https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Inga_et_al_2018aInga et al 2018a - Revision history2026-04-30T17:36:12ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Inga_et_al_2018a&diff=159827&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 272315137 to Inga et al 2018a2020-04-24T11:54:19Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_272315137" class="mw-redirect" title="Draft Content 272315137">Draft Content 272315137</a> to <a href="/public/Inga_et_al_2018a" title="Inga et al 2018a">Inga et al 2018a</a></p>
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== Resumen ==<br />
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El trabajo presenta el rendimiento de la técnica de MapReduce para reconstruir la curva de carga a partir de una cantidad de información previamente almacenada proveniente de medición inteligente de energía eléctrica y considerada en la actualidad como Big Data. La gestión de información en la etapa de una red eléctrica inteligente considerada como Sistema de Gestión de Datos Medidos o MDMS necesita reducir los tiempos respecto de los reportes que se requieran en un determinado instante para toma de decisiones en relación a la respuesta de la demanda eléctrica. Por lo tanto, este trabajo propone el uso de MapReduce como técnica para conseguir información de la curva de carga en un tiempo adecuado para obtener tendencias y estadísticas relacionadas con el patrón de consumo eléctrico residencial.<br />
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== Texto completo ==<br />
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