Título :	Arquitectura de software SIEM para el monitoreo en línea de consumo de energía eléctrica en un entorno residencial utilizando un algoritmo inteligente
Autor(es):	Martin Santiago Francisco
Palabras clave:	Monitoreo arquitectura energía eléctrica optimización voltaje
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	7-dic-2018
Facultad:	Facultad de Informática
Programa académico:	Maestría en Sistemas Computacionales
Resumen:	El presente trabajo de tesis tiene como objeto proveer una arquitectura de software SIEM que permita optimizar el consumo de energía eléctrica en un entorno residencial. Se diseñó e implementó un prototipo funcional que permite mediante sensores de corriente alterna recolectar valores de corriente eléctrica, que a su vez son transmitidas mediante el protocolo de comunicación wifi a una plataforma de Internet. Se utilizó Node-RED como un motor de flujos con enfoque en el Internet de las cosas el cual nos permitió generar las interfaces web en el que se despliegan los cambios de consumo con intervalos personalizados por el usuario y a su vez hacer la conexión con la base de datos InfluxDB para poder almacenar los datos. La arquitectura es segura, interoperable, escalable y sostenible. Las tarjetas de desarrollo utilizadas fueron Particle Photon y Raspberry Pi 3 B. The aim of this thesis study is at providing a SIEM software architecture which enables optimizing the consumption of electricity in a residential environment. A functional prototype which allows alternating current sensor to collect electrical current values, which in turn are transmitted via Wi-Fi communication protocol to an Internet platform, was designed and implemented. Node-RED was used as a flow engine with an approach on Internet of things, which allowed us to generate web interfaces in which consumption changes would display with intervals determined by the user, and in turn complete the connection to the InfluxDB database in order to store data. The architecture will be safe, interoperable, scalable and sustainable. Development boards used were Particle Photon and Raspberry Pi 3 B.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1050
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