Algorismes per a la reconstrucció de ràfegues de dades perdudes del nivell d'aigua del dipòsit principal de la ciutat de Vic

Abstract

Els sistemes SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) poden acumular gran quantitats de dades de diferents tipus de sensors que s'emmagatzema en bases de dades per tenir registres històrics. Per utilitzar aquestes dades amb garanties cal verificar-ne la integritat, i en alguns casos, restaurar les dades que falten, les dades malmeses o les dades que han de ser descartades a causa d'algun error. El fet que les dades es perdin en ràfegues, és a dir, conjunts de mostres consecutives perdudes, representa el pitjor escenari que es pot trobar. A partir de certa longitud de ràfega perduda els mètodes clàssics perden eficàcia. En aquesta tesi es desenvolupa un mètode lineal de reconstrucció de dades perdudes en ràfega basat en el predictor de Wiener i dos mètodes basats en tensors. Per fer-ho es fan servir dades reals del sensor de nivell d'aigua del dipòsit principal de la ciutat de Vic.

Los sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) pueden acumular grandes cantidades de datos de diferentes sensores que se almacenan en bases de datos para tener registros históricos. Para utilizar estos datos con garantías es necesario verificar su integridad, y en algunos casos, restaurar los datos que faltan, datos dañados o datos que deben descartarse debido a algún error. El hecho que los datos se pierdan en ráfagas, es decir, conjuntos de muestras consecutivas perdidas, representar el peor escenario que se puede encontrar. A partir de cierta longitud de ráfaga perdida los métodos clásicos pierden eficacia. En esta tesis se desarrolla un método lineal de reconstrucción de datos perdidos en ráfaga basado en el predicador de Wiener i dos métodos basados en tensores. Para hacerlo se utilizan datos reales del sensor de nivel de agua del depósito principal de la ciudad de Vic.

The SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) systems capture large amounts of data from different types of sensors that are stored in databases in order to have historical records. To use these with guarantees it is necessary to verify their integrity and in some cases to restore the missing data, the damaged data or the data discarded due to some error. The fact that data is lost in bursts, what is, groups of consecutive samples lost, represents the worst case scenario which can be found. From a certain length of lost burst, the classic methods lose efficacy. In this thesis it is developed a linear method of data reconstruction for data lost in burst based on the Wiener predictor and two methods based on tensors. To do that, it is used real data recorded by the water level sensor of the main reservoir in the city of Vic.