Instalaciones de Piscinas
(Swimming Pool Facilities – Hourly Energy Dataset)
Propósito del Dataset
Este dataset actúa como servicio de datos base para los algoritmos orientados a la optimización energética de instalaciones de piscinas cubiertas y al aire libre, que se encuentran entre los mayores consumidores energéticos municipales.
El dataset permite analizar el consumo energético asociado a calefacción del agua, climatización del recinto, deshumidificación, filtrado y sistemas auxiliares, habilitando algoritmos de optimización de ciclos térmicos, gestión de horarios y coordinación con fuentes renovables, todo ello dentro de un entorno Compute-to-Data que preserva la soberanía del dato.
Alcance y Consideraciones Técnicas
Dada la criticidad sanitaria y operativa de estas instalaciones, el dataset está diseñado para maximizar eficiencia sin comprometer seguridad ni calidad del servicio:
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Datos filtrados por un periodo temporal concreto (día, semana o mes)
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Resolución horaria
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Inclusión exclusiva de los campos energéticos necesarios
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Sin exposición directa de datos sanitarios, de ocupación o de control operativo fino
Este enfoque permite optimizar el consumo manteniendo las condiciones reglamentarias de uso.
Tipo de Dataset
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Dataset privado
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No descargable
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Accesible únicamente por algoritmos autorizados
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Gobernado bajo políticas municipales de gestión energética y sanitaria
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Ejecutado mediante Compute-to-Data sobre Empower-X
Los usuarios no acceden directamente a los datos brutos.
Contenido del Dataset
El dataset contiene datos energéticos por hora asociados a puntos de suministro eléctricos que alimentan instalaciones de piscinas municipales, tanto cubiertas como al aire libre.
Cada registro representa el consumo energético de un punto de suministro (CUPS) en una hora concreta, sin revelar información sensible sobre la operación interna.
Formato del Dataset
El dataset sigue un formato tabular fijo, común al resto de datasets del ecosistema.
Estructura del Dataset
| Campo | Descripción |
|---|---|
cups_id | Identificador del punto de suministro (anonimizado si aplica) |
timestamp | Fecha y hora del registro (resolución horaria) |
energy_consumed_kwh | Energía consumida en esa hora (kWh) |
energy_generated_kwh | Energía generada en esa hora (kWh, si existe) |
energy_exported_kwh | Energía exportada a red en esa hora (kWh, si existe) |
Los campos de generación y exportación pueden ser nulos si no existe autoconsumo asociado.
Qué Representa Cada Campo
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cups_id
Identificador del punto de suministro asociado a la instalación de piscina, anonimizando la identidad y localización específica del activo. -
timestamp
Permite analizar patrones horarios vinculados a calentamiento del agua, funcionamiento de sistemas de filtrado y uso de las instalaciones. -
energy_consumed_kwh
Energía eléctrica consumida por sistemas térmicos, bombas, filtrado, climatización y deshumidificación durante la hora indicada. -
energy_generated_kwh
Energía generada localmente (por ejemplo, solar térmica o fotovoltaica asociada), cuando aplica. -
energy_exported_kwh
Energía exportada a red, en caso de existir generación local excedentaria.
Relación con los Algoritmos
Este dataset alimenta algoritmos orientados a:
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Optimización de ciclos de calentamiento del agua
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Programación eficiente de filtrado
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Gestión energética térmica integrada
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Reducción de picos de demanda eléctrica
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Coordinación con energía renovable local
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Análisis de eficiencia energética de instalaciones acuáticas
Los algoritmos acceden únicamente a los campos necesarios para cada análisis.
Seguridad, Gobernanza y Auditoría
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Los datos no abandonan el entorno seguro
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No se permite descarga del dataset
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Accesos regulados por políticas municipales
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Ejecuciones auditables
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Resultados siempre agregados o derivados
Este diseño garantiza la confidencialidad operativa y el cumplimiento de requisitos sanitarios y energéticos.
Resumen
El dataset de instalaciones de piscinas proporciona una vista horaria, segura y gobernada del consumo energético asociado a piscinas cubiertas y al aire libre. Diseñado como un servicio de datos privado para Compute-to-Data, permite ejecutar algoritmos de optimización térmica, programación eficiente y coordinación con renovables, logrando ahorros energéticos significativos sin comprometer la calidad del servicio ni la seguridad sanitaria.