Adaptive model for monitoring and control of dynamic IoT networks
- Casado Vara, Roberto
- Juan Manuel Corchado Rodríguez Director
- Javier Prieto Tejedor Co-director
Defence university: Universidad de Salamanca
Fecha de defensa: 27 June 2019
- Vicente J. Botti Navarro Chair
- Sara Rodríguez González Secretary
- Maria Goreti Carvalho Marreiros Committee member
Type: Thesis
Abstract
Las ciudades inteligentes o Smart cities, son el resultado de la necesidad cada vez más imperiosa de orientar nuestra vida hacia la sostenibilidad. Así, estas ciudades se sirven de infraestructuras, innovación y tecnología para disminuir el consumo energético y reducir las emisiones de CO2. Muchos países europeos están regulando el consumo energético en los edificios públicos y privados. Esta medida vio la luz como una de las medidas para conseguir los objetivos establecidos en el Protocolo de Kioto y con objeto de reducir las emisiones de CO2 y potenciar el ahorro energético. Dentro de las ciudades inteligentes y debido a la motivación de reducir el consumo energético llevado a cabo por proyectos como el H2020 europeo, nace el concepto de edificios inteligentes o Smart buildings. Estos edificios han aprovechado la explosión tecnológica que ha tenido el Internet de las cosas con sensores y actuadores más precisos para poder ser más eficientes en la tarea de monitorizar y controlar el consumo energético en los edificios inteligentes. El objetivo de esta Tesis Doctoral es investigar en métodos de optimización de los procesos de monitorización y control de redes dinámicas dentro del Internet de las Cosas de los edificios inteligentes, a través del diseño de una arquitectura escalable y algoritmos integrados en ella que sean capaces de reducir de manera drástica el consumo energético de los edificios independientemente de su tamaño. Gracias a la implementación de esta arquitectura en un escenario real, los sensores del Internet de las cosas recogen datos de forma continua y estos datos son procesados por los distintos algoritmos desarrollados en esta Tesis doctoral, mejorando la calidad de los datos, detectando sensores poco precisos y haciendo predicciones de la eficiencia de estos sensores, para así conseguir una mejora de la monitorización y el control de estos edificios, lo cual, tiene como consecuencia inmediata la reducción del consumo energético de los edificios inteligentes. Además, la arquitectura integra técnicas de control para aumentar la tolerancia a fallos de los sensores y técnicas basadas en blockchain para proporcionar seguridad y privacidad a los usuarios de los edificios inteligentes. Como resultado, esta Tesis doctoral presenta una arquitectura modular y auto-adaptativa, capaz de lograr la optimización del consumo energético de los edificios inteligentes manteniendo las redes de sensores robustas frente a fallos y a la información recogida inmutable y privada.