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Simulación zona de 10 viviendas

Vamos a coger una zona de 10 viviendas y vamos a simular los datos de consumo de las mismas.

Los datos estáticos de viviendas para esta zona lo hacemos en esta tarea

Carga de datos estáticos

Cargar los datos estáticos de Aljarafesa definidos en #13

Crear entorno de servidor

Hay que montar el nuevo servidor en AWS para esto.

Montar Docker.
Configurar monitorización y backups.
PostgreSQL 10.
Mover context broker de nina aquí. Nada de autenticación en este context broker, a pelo.

Crear modelo ontológico del sistema en Protegé

Para justificar el entregable 1.3, es necesario crear el modelo ontológico del sistema en Protegé (https://protege.stanford.edu/)

Entender simulador

Organizar una charla en la que @cayetanobv os explique el simulador.

El objetivo 1 de esta charla es que isa haga una simulación muy básica: dos sensores que envíen una medida y vea que los datos lleguen a orion (nada de conectores y postgis)

Isa debe ser capaz de:

Generar un fichero de configuración.
Lanzar la simulación desde su equipo.
Verificar que los datos llegan al context broker.

El objetivo 2 es que entienda las diferentes funcionalidades del simulador. No lo tiene que controlar todo, pero si donde mirar para ir avanzando. Le tendrá que dar la tabarra a @cayetanobv cuando se ponga con las simulaciones complejas

Conectores patrones de consumo

Entorno Urbo

Base de datos Urbo. Pilla la de walter y carga los esquemas de metadatos y la tabla de los conectores.
Despliega una versión de la API, Processing, Connector, Front. Jenkins y autodeploy. El repo es este.
Crear una primera versión del vertical, con los metadatos de los sensores de los sectores.
Árbol de permisos. Solo el user admin

Vertical de Ahorro energético

Widget: Previsión de consumo próxima semana

Widget: mapa de patrones de consumo

Tiene que ser un mapa que muestre los sensores de los sectores.

Completar: Añadir el servicio de puntos genéricos.

Generar tareas back y front del vertical

Documentación E1.3 Modelado de la información y arquitectura del sistema basada en SIGGO

Usar el documento de https://docs.google.com/document/d/1hZ-Krx0WpG9baZf4iUVY3MD5uO0a7ayYNKTdLz20Frg/edit?usp=sharing

Documentar PostGis en el punto 2.1.2
Documentar modelo de datos en punto 2.2.1 (colecciones módulo distribuidora). Indicar modelo de datos de red de distribución, y hay que revisar el añadir la de patrones de consumo, fugas, ahorro energético. Para mantenimiento, hay un mínimo diseñado en el vertical de mantenimiento que se puede reutilizar.
En el punto 3.3.4 (Ontología Componente Geográfica), añadimos el modelo lógico, explicando cómo lo hemos obtenido y de dónde para la parte de distribuidora (red, parcela, depósitos, etc.). Es decir, la misma información que se va a mostrar para la red de distribución en el punto 2.2.1 (colecciones módulo distribuidora) pero a un nivel más abstracto e indicando cómo se ha conseguido. Habrá que poner también una captura del modelo hecho en protegé (#25) .
Punto 4 - Describir PostGis, QGis y el funcionamiento general del sistema de capas. Mostrar también capturas de modelo simulado en QGis. Indicar las fuentes de datos usadas (catastro, pnoa, etc)
Para las conclusiones, lo mejor será esperar a que esté todo.
La introducción y la descripción de lo que es una ontología, lo rellena ISOIN

Patrones de consumo - Previsión semanal

No incluir widget de temperatura

Importante, no permite filtrar por fechas, siempre tiene seleccionada la semana siguiente

En API, cambiar "Patrones de conusmo" a "Patrones de consumo"

Metadatos patrones de consumo

Duda UPO pump_flow

¿ El caudal de la tubería de un tanque (pump_flow) viene dado en metros cúbicos hora (m3/h) como indica el documento
o en realidad son metros cúbicos por segundo (m3/sg) ? A nosotros nos cuadra más m3/sg puesto que, de otro modo, no
daría tiempo a llenar el tanque en un día y el consumo sobrepasaría la capacidad del tanque. Te pongo una imagen
de unos cálculos hechos a mano para la planificación de aperturas de tubería del día 11/12/2017; como puedes ver,
en el caso de que el caudal sea 1 m3/hora y 1 m3/minuto siempre nos quedaríamos sin reservas de agua incluso abriendo las tuberías
todo el día; sin embargo, en el caso de que el caudal sea de 1 m3/sg tenemos más margen de maniobra para optimizar las aperturas y cierres
en base al consumo y el precio de la electricidad.

Recepción de alertas para notificar

Realizar un microservicio que reciba alertas, la almacena y haga el envío (si procede).

Generar patrones de consumo dummies

Envío de notificación por email

Modulo de envío de notificación por email.

Job - Optimización consumo energético

Crear el Job (y su configuración) en processing que llame al microservicio de optimización de consumo energético.

Panel de fugas

MapboxGL GeoJSON layer

Realizar capa GeoJSON. Probarlo primero con una capa, por ejemplo sensores o la red de distribución.
Documentación de la API que devuelve las entidades:
https://geographicags.github.io/Urbo-docs/reference/maps/

Para obtener los sectores de aljarafe sin aplicar ningún filtro:
URL: https://urbo-aquagis-backend.geographica.gs/api/aljarafe/maps/aq_cons.sector/now
POST
Body:
{
"filters": {}
}

Estilos:

Puntos: icono y color.
Líneas: opacity line, opacity line color.
Polígono: stroke, fill, opacity.

Job - Inferencia consumo por vivienda

Crear el Job (y su configuración) en processing que llame al microservicio de inferencia de consumo por vivienda.

Job - Previsión de consumo de agua

Crear el Job (y su configuración) en processing que llame al microservicio de previsión de consumo de agua.

Leyenda mapa patrones de consumo

No es interactiva en la primera versión.

Hay que completar la imagen con diseño para añadir las capas faltantes.

Capas base:

Sensor.
Depósito.
Basemap: positron, voyager o satélite.
Sectores.
Red de abastecimiento.
Edificios.
Catastro (WMTS)

Patrones de consumo - Panel estado general

El widget de temperatura no lo hacemos

is zenhub working?

Yes!

Modelo de datos

Crear la base de datos y el modelo de datos de la aplicación.

Esta tarea no incluye la carga de datos.

Job - Detección de fugas

Crear el Job (y su configuración) en processing que llame al microservicio de detección de fugas.

Mapbox GL clase principal

Este objecto "MapboxGLMapView" debe funcionar como un group layer. Debe responder a peticiones como addLayer and removeLayer.

Para añadir layers se debe tener un método como:

map.addLayer({
  "type": geojson,
   "layer": <MapboxGLLayer>,
   "position": <index|top|bottom>
});

Otro método debe ser el setBasemap. También se debe especificar un basemap en el constructor (por defecto positron)

map.setBasemap('positron');

Los basemaps pueden ser vectortiles, XYZ o WMTS.

Otro método debe ser el setMode. También se debe especificar un mode en el constructor (por defecto 2d)

map.setMode('3d',opts);

Si está en modo 3D se puede añadir una inclinación que vendría en el opts. Una layer puede estar disponible en modo 3D, si lo está se activa su modo 3d si el mapa está en dicho modo.

Estaría bien que el mapa no se recreara cada vez que nos movemos de sección, simplemente que se limpien algunas layers.

Debe notificar de cambios en el bbox

Destinatarios.
Repeticiones.
Propagación.
Canales semántilcos, al estilo distrito_telefonica.aquasig.leakage.admins.

Preparar la documentación del entregable, principalmente lo que hay que hacer es rellenar casos de uso.
Hay que pedir a Luis de ISOIN que nos envíe su parte de la documentación con los huecos a rellenar (tenemos ya una versión en https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0B8E-_zSwmuI_R09rZXZyNEFCNzA)

Simulación del sensor: un sensor sabe el número de viviendas que abastece (una vivienda debe tener un atributo que sea sector). A partir de los datos de consumo de vivienda + las posibles fugas + una pérdida alrededor del 20% , saca la info del sensor del sector
Simulación de decremento del depósito: según el consumo demandado por los sensores + una pérdida alrededor del 20%

Definir estructura de tablas de patrones de consumo

Documentación módulo ahorro energético

Un documento para pasar al tipo de la UPO el lunes. Tiene que estar hiper claro lo que tienen que hacer, incluso definir las estructuras de datos

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