@mastersthesis{pfmmorales,
author = "Javier Morales Castro and Jes{\'u}s Eseban D{\'i}az Verdejo",
abstract = "El prop{\'o}sito de este proyecto es el de implementar un sistema de clasificaci{\'o}n
para dispositivos el{\'e}ctricos de uso dom{\'e}stico, basado {\'u}nicamente en el consumo
de energ{\'i}a de los mismos.
Con este fin, se aborda el trabajo en cuatro fases.
En la primera de ellas se realiza la toma de medidas de la potencia consumida
por distintos aparatos el{\'e}ctricos. Dichos aparatos son elegidos de acuerdo con el
criterio de que deben ser comunes en un hogar y representativos de los posibles
tipos de consumos energ{\'e}ticos. Para esta tarea es necesario hacer uso de dispositivos
de medida adecuados y el proyecto presente plantea diversas alternativas
basadas en sensores inal{\'a}mbricos que usan el est{\'a}ndar de comunicaci{\'o}n Zig-Bee.
Una vez recogidos los datos, se procede a su adecuaci{\'o}n para el entrenamiento y
testeo de los clasificadores. Para ello, se preprocesan los datos de potencia para
eliminar ruido indeseado, se segmentan atendiendo a distintos criterios temporales
y se calcula a partir de las se{\~n}ales resultantes una serie de datos que se
proponen para caracterizar la se{\~n}al. Posteriormente, para reducir redundancias
en los datos, se realiza un c{\'a}lculo de componentes principales a las caracter{\'i}sticas
propuestas.
En tercer lugar, se crean bancos de clasificadores entrenados con distintas bases
de datos que si bien tienen los mismos datos de partida (los capturados
en la primera fase), han sido procesados y segmentados atendiendo a diferentes
par{\'a}metros. Estos clasificadores ser{\'a}n los que clasificar{\'a}n nuevas se{\~n}ales de
potencia.
Por {\'u}ltimo, se han realizado pruebas de funcionalidad y de rendimiento a los
sistemas, comprobando c{\'o}mo afectan las variaciones de los par{\'a}metros y c{\'o}mo
se comporta el sistema ante un caso en tiempo real.
Los resultados obtenidos son satisfactorios, con un porcentaje de acierto alto
incluso con tiempos de medici{\'o}n cortos y usando bases de datos de aprendizaje
peque{\~n}as.",
institution = "UGR",
title = "{I}mplementaci{\'o}n de sistemas de clasificaci{\'o}n de dispositivos el{\'e}ctricos basados en su consumo energ{\'e}tico",
type = "PFM",
year = "2013",
}