Agenda

Start: 11:00:00
End: 13:00:00

Defensa Tesi DI: Diego García, AGBAR-UPC

Autor: GARCÍA VALVERDE, DIEGO
Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
Programa: AUTOMÀTICA, ROBÒTICA I VISIÓ
Departament: Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial (ESAII)
Data de dipòsit: 05/05/2017
Data de lectura: 30/06/2017
Hora de lectura: 11:00
Lloc de lectura: UPC - Campus Sud - Edifici U - Facultat de Matemàtiques i Estadística - Sala d'Actes


Director de tesi: PUIG CAYUELA, VICENÇ | QUEVEDO CASIN, JOSEBA-JOKIN
Tribunal: 
     PRESIDENT: CEMBRANO GENNARI, M.GABRIELA ELENA
     SECRETARI: LITRICO, XAVIER
     VOCAL: CREACO, ENRICO
Resum de tesi: Les infraestructures crítiques (CIS), com les xarxes de distribució d'aigua, són operades i gestionades per l'operador en funció de la informació que observa a la xarxa. La operadora de la xarxa de distribució d'aigua utilitza els sistemes de supervisió, control i adquisició de dades (SCADA) per monitoritzar en continu diferents paràmetres (p. ex. nivells de dipòsit, cabals, pressions, clor, conductivitat, pH, ...) a diferents punts de la xarxa. Aquesta informació permet a l'operador poder definir l¿'estratègia de control per distribuir aigua als consumidors de forma eficient i segura, garantint la bona qualitat i potabilitat de l'aigua. Per tant, l¿'operació segura i eficient de la xarxa depèn directament de la qualitat de la informació recollida. En general, els sensors, els quals tenen la funció de transformar un paràmetre físic real en una senya digital, poden veure's afectats per diferents problemes que degradin la qualitat de la informació recollida. A més, el sistema de comunicació que s'utilitza per recollir aquesta informació tampoc està exempt de problemes (p. ex. fallades de transmissió, caigudes elèctriques, ...). Per això, és necessària una estratègia de consolidació de les dades observades que ofereixi unes dades completes i fiables, i que actuï prèviament al sistema de control o a la presa de decisions per part de l'operadora (p. ex. operacions, càlcul de rendiment hidràulic, facturació, planificació, ...). A més, un altre repte és la quantitat de dades que es recullen i es gestionen, que en molts dels casos, no es pot realitzar amb eines tradicionals d'emmagatzemat i processament. Les tecnologies emergents com Big Data ("macro dades") ofereix eines per adquirir, emmagatzemar, consultar i visualitzar grans quantitats de dades. Un cas particular que genera grans quantitats de dades són els sistemes de telelectura, en anglès "automatic meter reading" (AMR). Permeten a les operadores conèixer els consums dels usuaris finals de forma remota i a una freqüència major (p. ex. horària). Aquests sistemes permeten reduir el temps de recollida de lectures (tradicionalment: bimensual o trimestral) i millorar la fiabilitat de les lectures. Aquesta informació permet a l'operadora millorar la gestió i operació de la xarxa de distribució de l'aigua: millorar la caracterització de la demanda, millorar la planificació, millorar la precisió de detecció de fuites i fallades; i oferir nous serveis: nous sistemes de tarificació i informació en temps real al consumidor (p. ex. alarmes de consum, estimació de la propera factura, recomanacions de consum, ...). En aquesta tesi, s'han proposat un conjunt de metodologies per transformar dades crues no fiables en informació, en valor útil per a l'operadora de la xarxa de distribució d'aigua. Per això primer, s'ha definit una estratègia de consolidació de les dades de sensors. A continuació, s'han desenvolupat solucions "data-driven" per millorar la gestió de l'operadora en dues àrees concretes. D'una banda, respecte a la gestió de la qualitat de l'aigua, s'ha definit una metodologia per a la detecció i predicció de fallades de sensors de qualitat que permet: reduir el nombre d'accions correctives i realitzar un manteniment predictiu. D'altra banda, en quant a la gestió i explotació de les dades de telelectura, s'ha definit una segmentació per obtenir grups homogenis de consumidors en base al seu comportament de consum d'aigua, utilitzant tècniques Big Data. Això permet a l'operadora extreure uns patrons de demandes de consum i la detecció de consums anòmals. Finalment, s'ha definit un sistema d'alarmes preventives en base al consum registrat amb telelectura. 

Cookies policy

We use cookies to give you the best possible experience on our website. By continuing to use this site, you consent to cookies being used. Please read our Cookies policy.

X