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clase:iabd:pia:proyectos:eficiencia_energetica [2025/03/03 10:09] admin |
clase:iabd:pia:proyectos:eficiencia_energetica [2025/03/03 12:23] (actual) admin [Tareas] |
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Línea 62: | Línea 62: | ||
===== Tareas ===== | ===== Tareas ===== | ||
- | ==== Tareas 1: Recopilar los datos ==== | + | ==== Tareas 1: Target ==== |
+ | ¿Qué queremos hacer? | ||
+ | |||
+ | ¿Cuál es el dato a predecir? | ||
+ | |||
+ | ==== Tareas 2: Recopilar los datos ==== | ||
La primera tarea a realizar es la obtención de datos. | La primera tarea a realizar es la obtención de datos. | ||
Los datos los vamos a agrupar por horas. Para cada hora vamos a querer el valor de todos los sensores sin embargo hay que ver como resumirlos. | Los datos los vamos a agrupar por horas. Para cada hora vamos a querer el valor de todos los sensores sin embargo hay que ver como resumirlos. | ||
- | * ¿Qué temperatura ponemos? | + | * ¿Qué temperatura ponemos |
* ¿Qué ponemos respecto a las ventanas y puertas abiertas? | * ¿Qué ponemos respecto a las ventanas y puertas abiertas? | ||
* ¿Qué consumo eléctrico ponemos? | * ¿Qué consumo eléctrico ponemos? | ||
* Incluir las temperaturas de la calefacción | * Incluir las temperaturas de la calefacción | ||
- | <nodisp 2> | ||
- | * Resumen de los datos | ||
- | * Los alumnos deberán de pensar en poner cada hora la temperatura media de los sensores de temperatura junto a su desviación | ||
- | * Lo mismo respecto a los consumos eléctricos | ||
- | * De los sensores de puertas y ventanas poner los minutos totales que han estado abierto cada uno de ellos. | ||
+ | Los alumnos deberán: | ||
+ | * Elegir como resumir la temperatura de en cada sensor en cada hora y lo mismo con la presión, humedad, velocidad del aire, etc. | ||
+ | * Elegir como resumir cuando los sensores de puertas y ventanas cuando están abiertos | ||
+ | * Familiarizarse con todos los tipos de sensores que hay y los datos que proporciona cada uno de ellos. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Tarea 3: Temperatura del aula ==== | ||
+ | Definir que es la temperatura del aula | ||
+ | |||
+ | Los alumnos deberán decidir entre: | ||
+ | * La temperatura del Aula es la media de todos los sensores | ||
+ | * O por otro lado no pensar en la temperatura media del aula y dejar la temperatura de todos los sensores. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Tarea 4: Correlaciones entre sensores de temperatura ==== | ||
+ | Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de temperatura. | ||
+ | |||
+ | ==== Tarea 5: Correlaciones entre sensores de puertas y ventanas ==== | ||
+ | Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de puertas y ventanas. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Tarea 6: Cálculo de calefacción encendida === | ||
+ | Calcular para cada hora si la calefacción está encendida. | ||
+ | Para ello es necesario ver la relación entre nuestros datos y la temperatura del sensor de temperatura de la calefacción. | ||
- | </ | + | Hacer ese modelo usando: |
+ | * Un modelo de ML lineal | ||
+ | * Una red neuronal | ||
- | ==== Tarea 2: Correlaciones entre sensores ==== | + | Hay que decidir que datos usamos para predecir la temperatura porque pueden ser: |
+ | * Temperatura de cada sensor | ||
+ | * La nubosidad | ||
+ | * La posición del sol | ||
+ | * La temperatura exterior | ||
+ | * etc. | ||
+ | * Si usamos el valor medio o el valor de cada sensor (ej , la temperatura) | ||
- | ==== Tarea 2: Correlaciones entre sensores ==== | + | Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste. |
- | Ver si todos los sensores de temperatura dan el mismo valor o si hay correlaciones entre ellos. | + | |
- | Comprobar si hay algún sensor que sea el más aproximado a la temperatura media de la habitación | ||
+ | ==== Tarea 7: Datos modelo de IA === | ||
+ | Definir los datos que necesitamos para nuestro modelo de IA. | ||
- | ==== Tarea 3: Cálculo de calefacción encendida === | + | * ¿Cuál es el target? |
- | Añadir una nueva columna que sea que la calefacción está encendida | + | * ¿Qué datos necesitamos? |
+ | ==== Tarea 8: Crear un modelo de IA === | ||
+ | Crear un modelo de IA basado en: | ||
+ | * Machine Learning | ||
+ | * Redes neuronales | ||
+ | Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste. | ||