Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10201/41327

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dc.contributor.advisorZamora Izquierdo, Miguel Ángel-
dc.contributor.advisorFernando Skarmeta Gómez, Antonio-
dc.contributor.authorMoreno Cano, María Victoria-
dc.contributor.otherFacultad de Informáticaes
dc.date.accessioned2014-11-07T11:10:35Z-
dc.date.available2014-11-07T11:10:35Z-
dc.date.created2014-10-31-
dc.date.issued2014-11-07-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10201/41327-
dc.description.abstractLa presente tesis doctoral presenta el diseño de un sistema de gestión de la información basado en IoT para eficiencia energética en edificios inteligentes. En primer lugar se analizaron las limitaciones y problemas de las propuestas en literatura que abordan la gestión en edificios para su eficiencia energética. Tras este estudio teórico, se propuso un modelo de carácter general en el que se establecen las entradas a considerar en la gestión del edificio para conseguir eficiencia energética, así como las posibles salidas del mismo. La idea de este modelo es la de su instanciación específica en edificios enmarcados en un contexto determinado. De esta forma, por cada contexto son analizadas las entradas con un relevante impacto en el consumo energético, así como las salidas a considerar atendiendo a las características funcionales de dicho contexto. Como parámetros relevantes a considerar durante la gestión del edificio, está la información sobre la localización de los ocupantes. Por esta razón, en esta tesis se implementó un mecanismo de localización en espacios de interior basado en la fusión de datos provenientes de sensores infrarrojos y un sistema RFID encargado de monitorizar a los ocupantes del edificio. La precisión en los resultados alcanzados tras la evaluación de este mecanismo, cubre de manera satisfactoria las necesidades en cuánto a la precisión requerida en los datos de localización a integrar durante la gestión del edificio, proporcionando una precisión media de 1.5 m de error en localización. Resuelta la localización, se desarrolló un mecanismo capaz de predecir las condiciones de confort a proporcionar a los ocupantes atendiendo a las preferencias de estos, a las condiciones medioambientales y al nivel de actividad inferido en el edificio. La tasa de éxito media en la estimación de los parámetros óptimos de confort según las condiciones contextuales del problema fue del 91%. Una vez implementados estos mecanismos, se integró dicha información como entradas del sistema de gestión propuesto para eficiencia energética, y se realizaron experimentos en varios edificios inteligentes tomados como referencia. El objetivo de estos experimentos es la de extraer el impacto de incorporar dicha información en términos del ahorro energético alcanzado. Los resultados demostraron que es posible alcanzar un ahorro energético medio al mes de operación del sistema de gestión del 20%, en comparación con el consumo del mes anterior, durante el cual no se consideró ningún tipo de gestión para eficiencia energética en el edificio. La siguiente extensión del sistema de gestión propuesto consiste en incorporar al propio usuario del sistema en la operación del mismo. El objetivo aquí es el de involucrar al usuario en el ahorro del consumo energético del edificio. Para este objetivo se establecieron diversas estrategias tales como: proporcionar información sobre el consumo energético asociado a la actividad del propio usuario, ofreciendo consejos y recomendaciones a llevar a cabo y dirigidas al ahorro energético, permitiendo al usuario que estableciera sus propias reglas de control en el sistema de gestión, etc. Varios experimentos se llevaron a cabo para evaluar el impacto de esta extensión del sistema. Como resultado de dichos experimentos, pudo comprobarse cómo los usuarios del sistema cambiaron su comportamiento asociado al uso que realizaban de las infraestructuras del edificio. De esta forma, y tras un mes de experimentación, se consiguió incrementar en un 9\% el ahorro hasta ahora conseguido, alcanzando así hasta un 29% de ahorro. Tras alcanzar todos los objetivos planteados al inicio de la presente tesis doctoral, y en vista de los resultados conseguidos, podemos afirmar que ha sido demostrada y validada la aplicabilidad y efectividad del sistema propuesto para la gestión de información basado en IoT para eficiencia energética en edificios inteligentes. Abstract of Thesis This thesis presents an IoT-based design for an information management system to improve energy efficiency in smart buildings. Firstly, a theoretical focus to identify the requirements for improving energy efficiency in buildings, followed by an analysis of the limitations and problems of solutions proposed in the literature for this respect. After this theoretical analysis a general model was proposed in which the inputs and outputs to be considered in the management proposed to improve energy efficiency in buildings were identified. The idea of this model was its instantiation in buildings in a given context. For each context, the inputs representing a relevant energetic impact in buildings are analysed, as the target outputs according to functional characteristics of the building context. Information on the localization of the occupants is an important factor since it permits a more precise management of the building, while satisfying the individual comfort needs of the occupants. This is why we implement a localization mechanism for enclosed spaces based on fusing the data from infrared sensors and an RFID system. The accuracy obtained after evaluation of the mechanism amply covered the requirements as regards the data to be integrated in the building management system with a mean accuracy error of 1.5 m. Having solved the localization problem, we developed a mechanism for predicting the comfort conditions that would be necessary bearing in mind the occupants' preferences, the environmental conditions and the activity level of the building. The mean success rate in estimating the optimal comfort parameters according to contextual conditions was 91%. The above information concerning user localization and preferred comfort conditions served as input for building management system for energy efficiency, and experiments were carried out in several smart reference buildings. The aim was to assess the effect of the introduced information in terms of energy savings. With these inputs and taking the corresponding infrastructure management measures it was possible to achieve a mean energy saving during operation of 20% compared with the previous month's consumption when no such energy efficiency management system was in operation. The next move was to incorporate the users themselves into the operation of the system, in the hope of encouraging further energy saving. Several strategies were adopted in this respect, including providing information on the energy consumed as a result of the individual user's activities, offering recommendations for saving energy and permitting the users to establish their own rules for managing the system. Several experiments in this respect confirmed that users will change their behaviour as regards the use they make of the building's infrastructures. A one month experiment led to a 9\% saving in the energy consumed, rising to 29% in a building with a high degree of monitoring and actuation. Having attained all the objectives set out at the beginning of this thesis and in view of the results, the viability and effectiveness of the proposed system for managing IoT-based information to save energy in smart buildings is demonstrated.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent60-
dc.languagespaes
dc.languageenges
dc.relation.ispartofProyecto de investigación:es
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subjectDomóticaes
dc.subject.other00 - Ciencia y conocimiento. Investigación. Cultura. Humanidades.es
dc.titleI2ME2 IoT-IBMS : un sistema de gestión de la información basado en IoT para eficiencia energética en edificios inteligentes= I2ME2 IoT-IBMS: an IoT-based information management system for energy efficiency in smart buildingses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
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