Sistema de medición inteligente de consumo de agua en hogares usando IoT y Cloud Computing

Descripción del Articulo

En la actualidad, en varios lugares del mundo, el consumo de agua no es medido y visualizado en tiempo real, además, las fugas de agua no son detectadas a tiempo y con alta precisión, por lo que se genera un desperdicio innecesario de agua. Es por ello que, en esta tesis, se presenta la implementaci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Fuentes Villanueva, Henry Gustavo
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17259
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/17259
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Computación en la nube
Inteligencia artificial
Agua potable
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:En la actualidad, en varios lugares del mundo, el consumo de agua no es medido y visualizado en tiempo real, además, las fugas de agua no son detectadas a tiempo y con alta precisión, por lo que se genera un desperdicio innecesario de agua. Es por ello que, en esta tesis, se presenta la implementación de un sistema de medición inteligente del consumo de agua bajo una arquitectura, con alto desacoplamiento e integración de diversas tecnologías, que permite visualizar, en tiempo real, estos consumos, además, se propone un algoritmo de detección de fugas basado en reglas, contexto histórico y ubicación del usuario que logra cubrir 10 posibles escenarios de consumo de agua entre consumo normal y anómalos. El sistema permite recopilar los datos desde un medidor inteligente, el cual es preprocesado en un servidor local (Gateway) y enviado a la Cloud cada cierto tiempo para ser analizado por el algoritmo de detección de fugas y, simultáneamente, ser visualizado desde una interfaz web. Los resultados muestran 100 % de exactitud (Accuracy), exhaustividad (Recall), precisión (Precision) y valor F1 (F1 Score) en el algoritmo para detectar fugas, superior a otros trabajos, y un margen de error de 4.63 % en el registro de la cantidad de agua consumida.
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