Author(s): Pinheiro, Gil Machado Silva
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.22/11696
Origin: Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto
Subject(s): Armazenamento BigData; Smart Grids; Apache Spark; Cassandra; SMACK; YCSB; BigData Storage; Sistemas Computacionais
O sector elétrico encontra-se num ponto fulcral da sua evolução. A mais recente conferência sobre as alterações climáticas das Nações Unidas (COP21 ou CMP11), realizada em Paris, veio novamente apelar ao desenvolvimento de estratégias para travar o aquecimento global. A crescente utilização de fontes de energia renovável distribuídas, e o associado fluxo bidirecional de energia, bem como a utilização de metodologias inteligentes de gestão destes recursos, é um dos aspetos chave no âmbito das Smart Grids (redes inteligentes). Este novo paradigma, para além dos benefícios monetários para os consumidores, tem associado o potencial de reduzir as emissões de carbono. Esta dissertação é realizada no âmbito do Grupo de Investigação em Engenharia e Computação Inteligente para a Inovação e o Desenvolvimento (GECAD) sediado no Instituto Superior de Engenharia do Instituto Politécnico do Porto (ISEP-IPP) no domínio de sistemas energéticos inteligentes. O projeto propõe e implementa um sistema de armazenamento e processamento distribuído associado a tecnologias Big Data, que integra diferentes fontes de dados, permite a realização de análises em tempo-real e aplicação de algoritmos de data mining.
The utilities industry is at a pivotal point in its evolution. The most recent United Nations Climate Change Conference (COP21 or CMP11) held in Paris, raised awareness for the deployment of strategies to slow down global warming. The increasing adoption of distributed renewable energy sources, and the bidirectional flow of energy, as well as the intelligent management of these resources, is one of the main key aspects of Smart Grids. This new paradigm, which beyond the financial benefits for consumers, has the potential to reduce carbon emissions. This dissertation was developed at the Research Group on Intelligent Engineering and Computing for Advanced Innovation and Development (GECAD) in the Institute of Engineering Polytechnic of Porto (ISEP-IPP), under the domain of intelligent power energy systems. The project proposes and implements a distributed storage and processing system using Big Data Technologies, capable of integrating several data sources, streaming real-time analysis and the usage of data mining techniques.
