Nuevas técnicas avanzadas para explotación de datos de Telelectura
O dicho de otro modo… investigación en modelos matemáticos y analítica avanzada de datos para la detección de fugas en base a los datos de consumo.
Período de ejecución: 2023-2024
Socios: FACSA.
Financiación: Financiado por la Unión Europea en el marco del Programa Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) Comunitat Valenciana 2021-2027 a través del Programa Promoción del Talento, Línea de Doctorandos Empresariales (INNODOCTO), con número de expediente INNTA3/2023/6. Cuenta con un presupuesto total de 65.835,28 euros, y una ayuda concedida por importe de 19.750,58 euros del Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación – IVACE+i Innovación.
DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
La Agència Valenciana de la Innovació (AVI) ha concedido una ayuda para la Promoción del Talento en FACSA. Esta ayuda se encuentra destinada a la incorporación y formación de doctorandos en proyectos de I+D en entornos empresariales y así incrementar el grado de tecnificación y capacidad innovadora de la plantilla. Asimismo, permitirá llevar a cabo una tesis doctoral vinculada a un proyecto de I+D+i que está en desarrollo en FACSA.
En concreto, la tesis doctoral pretende abordar una problemática persistente en los abastecimientos de agua potable, vinculada a la ineficiencia de los sistemas de distribución debido a pérdidas comerciales. Enfocada directamente sobre las causas que generan estas pérdidas, se trabajará con experiencias pasadas como punto de partida, pero teniendo presente también la constante evolución en las tecnologías de medición de consumos y los sistemas de transmisión y almacenamiento de datos.
El proyecto está en línea con la estrategia de digitalización, soluciones IoT y analíticas avanzadas de datos que lleva adelante la empresa para la detección de patrones anómalos que derivan en la determinación temprana de fugas e incidencias en la red de distribución.
Resultados obtenidos: Como resultado de este proyecto se han obtenido modelos de evaluación de la calidad de los datos que permiten incrementar su fiabilidad y potenciar su aprovechamiento. En concreto se ha logrado mejorar las métricas de los modelos predictivos de consumo gracias a la implementación de algoritmos complejos de depuración, reconstrucción y validación del dato.
Además, se ha trabajado en la optimización de las variables de entrada de estos modelos predictivos mediante el preprocesado y transformación de los datos que se obtienen en continuo de los sistemas de telelectura, tales como caudales inyectados y mínimos nocturnos, logrando disminuir la incertidumbre en la estimación de los volúmenes facturados.
Por otra parte, se está trabajando en la definición de estrategias para la renovación eficiente del parque de contadores a partir de la cuantificación de la degradación de los equipos instalados en las redes y las ventajas e inconvenientes de sustituirlos por las nuevas tecnologías disponibles en el mercado. Para esto último se ha trabajado en un exhaustivo programa de pruebas de campo y laboratorio con contadores estáticos o de estado sólido, logrando profundizar el conocimiento sobre su capacidad metrológica.