Aplicación web para gestión de comunidades energéticas

Este trabajo ha sido realizado como parte de mi formación en el Grado en Ingeniería de Computadores en la Universidad Politécnica de Madrid. La motivación detrás de este proyecto surge de la necesidad de promover un modelo energético más sostenible y democrático en España, a través de la gestión y monitorización eficiente de comunidades energéticas. El proyecto se centra en el desarrollo de una aplicación web diseñada para facilitar la gestión de comunidades energéticas locales. Estas comunidades representan un modelo innovador de producción y consumo de energía, basado en recursos renovables, que permite a sus miembros compartir y vender energía dentro de un área geográfica determinada. La aplicación proporciona herramientas para la monitorización en tiempo real del consumo y producción de energía, la gestión de dispositivos de medición y la visualización de datos a través de interfaces gráficas intuitivas. La arquitectura del sistema se basa en contenedores Docker y aprovecha servicios de la nube de Amazon Web Services (AWS), lo que asegura escalabilidad y flexibilidad. La implementación combina tecnologías de vanguardia como NodeJs para el backend, Angular para el frontend y Microsoft SQL Server para la base de datos. Además, se integra la comunicación con dispositivos mediante el protocolo MQTT, estándar en aplicaciones IoT, lo que permite una recopilación eficiente de telemetrías. A lo largo del desarrollo de este proyecto, he enfrentado diversos desafíos técnicos y de diseño, que me han permitido profundizar mi comprensión de las tecnologías involucradas y mejorar mis habilidades como ingeniero. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del sistema para mejorar la gestión de las comunidades energéticas, ofreciendo una interfaz amigable para los usuarios y facilitando la toma de decisiones basada en datos reales. En cuanto a las conclusiones, este trabajo no solo representa un paso hacia un futuro energético más sostenible en España, sino que también abre camino para futuras investigaciones y desarrollos. Entre las líneas de trabajo futuro, considero prometedora la integración de modelos de machine learning para optimizar la gestión y consumo de energía, así como la expansión del sistema para incluir más funcionalidades, como un dashboard interactivo y personalizable por los usuarios. Espero que este proyecto contribuya al desarrollo de tecnologías que empoderen a las comunidades y promuevan un cambio positivo en el modelo energético actual, hacia uno más sostenible y participativo. Abstract: This work has been carried out as part of my training in the Degree in Computer Engineering at the Polytechnic University of Madrid. The motivation behind this project stems from the need to promote a more sustainable and democratic energy model in Spain, through the efficient management and monitoring of energy communities. The project focuses on the development of a web application designed to facilitate the management of local energy communities. These communities represent an innovative model of energy production and consumption, based on renewable resources, which allows its members to share and sell energy within a specific geographical area. The application provides tools for real-time monitoring of energy consumption and production, management of measurement devices, and data visualization through intuitive graphical interfaces. The system architecture is based on Docker containers and leverages Amazon Web Services (AWS) cloud services, ensuring scalability and flexibility. The implementation combines cutting-edge technologies such as NodeJs for the backend, Angular for the frontend, and Microsoft SQL Server for the database. Additionally, the communication with devices is integrated through the MQTT protocol, a standard in IoT applications, allowing efficient telemetry collection. Throughout the development of this project, I have faced various technical and design challenges, which have allowed me to deepen my understanding of the technologies involved and improve my skills as an engineer. The results obtained demonstrate the viability of the system to improve the management of energy communities, offering a user-friendly interface and facilitating data-driven decision-making. As for the conclusions, this work not only represents a step towards a more sustainable energy future in Spain but also paves the way for future research and developments. Among the future lines of work, I consider the integration of machine learning models to optimize energy management and consumption as promising, as well as the expansion of the system to include more functionalities, such as an interactive and customizable dashboard for users. I hope this project contributes to the development of technologies that empower communities and promote a positive change in the current energy model, towards a more sustainable and participatory one.