Sistema de adquisición de datos en redes submetering con comunicaciones Modbus/TCP

Abstract

[ES] El sector industrial representa entre el 20% y el 40% del consumo energético de la sociedad, y se prevé un aumento de dicho consumo de cara al futuro. Este hecho supone la necesidad de implementar técnicas de control de consumo energético efectivas, las cuales dependen de la disponibilidad de datos masivos y detallados. En la actualidad existen diversas herramientas enfocadas en la gestión energética, pero que, sin embargo, presentan una serie de problemas que comprometen el dinamismo de las mismas, convirtiéndolas en herramientas ciertamente rígidas e ineficaces al tratarse de gestionar sistemas complejos, debido a la variedad de dispositivos existentes, con sus propias exigencias en lo que se refiere a generación de datos y monitorización. En el presente proyecto se desarrollará una herramienta de adquisición de datos multipropósito, basada en el conocido lenguaje de programación Python, orientada tanto a la gestión energética como a la automatización de procesos, que pretende satisfacer así las necesidades de sistemas complejos de gestión. También se implementará una aplicación web desarrollada mediante el conocido framework Django, para simplificar la configuración y parametrización de la misma, ocultando la complejidad técnica asociada a la programación que la implementa. Los datos adquiridos serán volcados a una base de datos de Microsoft SQL Server. Por último, se analiza el comportamiento de la herramienta mediante la realización de una serie de experimentos para evaluar las ventajas de la misma frente a las herramientas comerciales existentes.

[EN] The industrial sector represents between 20% and 40% of society's energy consumption, and this consumption is expected to increase in the future. This fact implies the need to implement effective energy consumption control techniques that depend on the availability of massive and detailed data. Currently there are several tools focused on energy management, but nevertheless, they present a number of problems that compromise their dynamism, making them certainly rigid and ineffective tools when it comes to managing complex systems, due to the variety of existing devices, with their own requirements in terms of data generation and monitoring. This project will develop a multipurpose data acquisition tool, based on the well-known Python programming language, oriented both to energy management and process automation, which aims to meet the needs of complex management systems. A web application developed using the well-known Django framework will also be implemented, in order to simplify its configuration and parameterization, hiding the technical complexity associated with the programming that implements it. The acquired data will be stored into a Microsoft SQL Server database. Finally, the behavior of the tool is analyzed by performing a series of experiments to evaluate its advantages over existing commercial tools.