Adapting a quality model for a Big Data application: the case of a feature prediction system

En la última década hemos sido testigos del considerable incremento de proyectos basados en aplicaciones de Big Data. Algunos de los tipos más populares de esas aplicaciones han sido: los sistemas de recomendaciones, la predicción de características y la toma de decisiones. En este nuevo auge han surgido propuestas de implementación de modelos de calidad para las aplicaciones de Big data que por su gran heterogeneidad se hace difícil la selección del modelo de calidad ideal para el desarrollo de un tipo específico de aplicación de Big Data. En el presente Trabajo de Fin de Máster se realiza un estudio de mapeo sistemático (SMS, por sus siglas en inglés) que parte de dos preguntas clave de investigación. La primera trata sobre cuál es el estado en la identificación de riesgos, problemas o desafíos en las aplicaciones de Big Data. La segunda, trata sobre qué modelos de calidad se han aplicado hasta la fecha a las aplicaciones de Big Data, específicamente a los sistemas de predicción de características. El objetivo final es analizar los modelos de calidad disponibles y adaptar un modelo de calidad a partir de los existentes que se puedan aplicar a un tipo específico de aplicación de Big Data: los sistemas de predicción de características. El modelo definido comprende un conjunto de características de calidad definidas como parte del modelo y métricas de calidad para evaluarlas. Finalmente, se realiza una aproximación a un caso de estudio donde se aplica el modelo y se evalúan las características de calidad definidas a través de sus métricas de calidad presentándose los resultados obtenidos.In the last decade, we have been witnesses of the considerable increment of projects based on big data applications. Some of the most popular types of those applications have been: Recommendations, Feature Predictions, and Decision making. In this new context, several proposals have arisen for the implementation of quality models applied to Big Data applications. As part of the current Master thesis, a Systematic Mapping Study (SMS) is conducted which starts from two key research questions. The first one is about what is the state of the art about the identification of risks, issues, problems, or challenges in big data applications. The second one, is about which quality models have been applied up to date to big data applications, specifically to feature prediction systems. The main objective is to analyze the available quality models and adapt a quality model from the existing ones that can be applied to a specific type of Big Data application: The Feature Prediction Systems. The defined model comprises a set of quality characteristics defined as part of the model and a set of quality metrics to evaluate them. Finally, an approach is made to a case study where the model is applied, and the quality characteristics defined through its quality metrics are evaluated. The results are presented and discussed.Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)Máster en Ingeniería Informátic

Локальні електроенергетичні системи з активним споживачем: методи побудови та алгоритми їх функціонування

На основі аналізу зарубіжних літературних джерел виконано їх класифікація за основними задачами модернізації локальних енергосистем згідно положень концепції Smart Grid. Дана коротка характеристика розвитку локальних електроенергетичних систем з наявністю розосередженої генерації та активних споживачів, а також наслідків їх взаємодії з центральною енергосистемою. Розглянуто роль активного споживача як суб’єкта електроенергетичної системи, який спроможний своїми діями суттєво впливати на її стан. Досліджено методи побудови локальних електроенергетичних систем та особливості їх функціонування. Проаналізовано можливості впровадження результатів розвитку локальних електроенергетичних систем з точки зору їх керування, схемних рішень, оптимізації енергетичних процесів та взаємовпливу елементів електричних мереж в умовах України. Наведено моделі ринкових процесів на локальних лібералізованих ринках електроенергії та механізм проведення аукціону на ринку електроенергії. Розкрито роль агрегатора як суб’єкта локального енергетичного ринку та його можливостей в керуванні попитом на енергоресурси та запропоновано оптимальні рішення з модернізації енергетичних процесів на різних ієрархічних рівнях електричної системи. З точки зору керування кінцевим споживачем розглянуто чотирьохшарову структуру взаємодії споживачів електроенергії з елементами електромережі на соціальному, інформаційному та технологічному рівнях. Наведено принцип компенсації реактивної потужності з метою підвищення надійності мережі та показників якості електроенергії. Розглянуто принципи побудови мультиагентних систем керування, її переваги порівняно з іншими системами інтелектуального керування енергетичними процесами, можливості та архітектуру побудови

Real-Time Data-Driven Electromechanical Oscillation Monitoring using Dynamic Mode Decomposition with Sliding Window

Due to the complexity of the power system model, model-free or data-driven methods are promising for real-time electromechanical oscillations monitoring and allow grid operators to better manage the grid security and maximize transfer capacity during real-time operation. Dynamic mode decomposition (DMD) is a promising data-driven method and has been recently applied for electromechanical oscillations monitoring. However, it is still not clear what influence the length of time-window, power system eigenvalues and the use of data from pre-, during, and post-disturbances have on the estimation accuracy of the DMD. This work aims to investigate the above issues by performing a systemic analysis on three benchmark test systems. It is shown that the ultra-low frequency mode and large disturbances can negatively affect the estimation result of DMD method. In addition, it is found that the time-window length of 10 s is suitable in ensuring the best estimation accuracy/performance of the DMD with a sliding window.publishedVersionPeer reviewe

Мультиагентні системи керування споживачами електроенергії в локальних електроенергетичних системах

Актуальність теми. В зв’язку з процесом реферуванням енергетики України згідно положень концепції Smart Grid ключовими питаннями, підлягають вирішенню, є інтеграція джерел розосередженої генерації, розробка алгоритмів та систем керування електроенергетичними системами та посилення інформаційної складової у процесах керування системами електропостачання. Тому наукова дисертація “Мультиагентні системи керування споживачами електроенергії в локальних електроенергетичних системах”, що вирішує задачі керування споживачами електроенергії в локальних електроенергетичних системах є актуальною. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. На сьогоднішній день на кафедрі електропостачання широко розглядаються та вирішуються питання впровадження розосереджених джерел електроенергії в електропостачальні системи та розробки систем керування ними. Дана магістерська дисертація відповідає НДР №2013-п «Розроблення науково-методологічних основ агрегування віртуальними електростанціями і активними споживачами в умовах енергоринку» Мета і задачі дослідження. Дослідження роботи локальних електроенергетичних систем та розробка алгоритмів та системи мультиагентного керування взаємодії активних споживачів з елементами локальної електроенергетичної системи. Об’єктом дослідження. Процеси керування та взаємодії активних споживачів електроенергії з локальними електроенергетичними системах в умовах лібералізованого ринку електроенергії України. Предмет дослідження. Методи та засоби побудови систем мультиагентного керування електроенергетичними об’єктами в локальних електроенергетичних системах за наявності активних споживачів електроенергії, джерел розосередженої генерації та засобів акумуляції електроенергії. Наукова новизна одержаних результатів полягає у розробці власної системи керування активними споживачем за допомогою використання мультиагентних систем керування та алгоритмів оптимізації процесів генерації електроенергії, зарядження та розрядження засобів акумуляції електроенергії активних споживачів електроенергії. Практичне значення результатів полягає у розробці алгоритмів та системи мультиагентного керування локальними електроенергетичними системами, що приводить до модернізації електросистеми України, підвищення надійності та енергоефективності електромереж за рахунок використання мультиагентних систем керування споживачами електроенергії в локальних електроенергетичних системах та впровадженні механізмів децентралізованого керування активними споживачами, що передбачає оптимізацію режиму роботи джерел розосередженої генерації та засобів накопичення електроенергії, підвищення енергоефективності електросистеми та показників якості електропостачання. зменшення втрат електроенергії, підвищення надійності електромережі та максимізацію вигоди від активної взаємодії для всіх об’єктів взаємодії.Actuality of theme. In connection with the energy utilization process in Ukraine in accordance with the provisions of the Smart Grid concept, the key issues to be solved are the integration of distributed generation sources, the development of algorithms and control systems for power systems and the strengthening of the information component in the processes of managing power supply systems. Therefore, the scientific thesis "Multiagent systems for controlling electric power consumers in local electric power systems", which solves the problems of controlling electricity consumers in local electric power systems, is relevant. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. Today, the Department of Electricity has widely considered and solved the issues of the introduction of dispersed electricity sources into power supply systems and the development of their control systems. This master's thesis corresponds to GDR №2013-n "Development of scientific and methodological bases of aggregation of virtual power plants and active consumers in the conditions of the energy market" Purpose and tasks of the research. Research of work of local electric power systems and development of algorithms and systems of multi-agent control of interaction of active consumers with elements of local electric power system. The object of research. Processes of control and interaction of active consumers of electricity with local electric power systems in conditions of liberalized electricity market of Ukraine. Subject of research. Methods and means of constructing multi-agent control systems of electric power objects in local electric power systems in the presence of active consumers of electricity, sources of distributed generation and means of accumulation of electricity. The scientific novelty of the obtained results is to develop its own active consumer control system by using multi-agent control systems and algorithms for optimizing the generation of electricity, charging and discharging of the means of accumulation of electric power of active consumers of electric power. The practical significance of the results is the development of algorithms and multi-agent control system of local electric power systems, which leads to the modernization of the Ukrainian electricity system, increasing the reliability and energy efficiency of the electricity grids by using multi-agent systems for controlling electricity consumers in local electric power systems and introducing decentralized control mechanisms for active consumers, which involves optimization operating mode sources of dispersed generation t means electricity savings, energy efficiency and quality electric power supply. reduction of electric power losses, increase of reliability of the power grid and maximization of benefits from active interaction for all objects of interaction