Implementacion de la técnica de big data Map Reduce Para la caracterización del consumo de energía de clientes residenciales y comerciales.

El siguiente documento presenta los resultados de la implementación del método MapReduce para el análisis de datos de consumo eléctrico de clientes residenciales y pequeños comercios. Se presentan los perfiles de carga mensual y horario promedio mensual por día de la semana de archivos de consumo de energía a partir de datos con integración regular inferior a una hora. Se describe además el proceso llevado a cabo para aplicar esta técnica mediante el uso de código en Python y el uso de Hadoop. Los resultados sirven como insumo para métodos analíticos cuando se busquen respuestas a preguntas planteadas sobre los datos procesados.

• Autores: Fajardo, Leonardo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30163
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/30163
• Palabra clave: Big Data; Map Reduce; Energy; Smart Meter; Especialización en Teleinformática - Tesis y Disertaciones Académicas; Desarrollo de programas para computadores; Python (Lenguaje de programación para computadores); Consumo de energía eléctrica - Procesamiento electrónico de datos; Big Data; Map Reduce; Energy; Smart Meter
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional