AQUI NO SE MODIFICAN FICHEROS, SOLO SE LEEN LOS DATOS A PARTIR DEL USUARIO agbar de BIOST3
Grafica de datos SCADA de TRON-AGBAR disponibles desde el 1-1-2020
A partir de datos en el servidor BIOST3 que se actualizan con un cron LO JUNTO CON TRON-AGBAR DIARIO (AGREGADO POR HORAS)
Predicción basada en "Machine Learning" de la turbidez de la planta. Se basa en datos tales como turbidez actual y anterior (AGBAR), precipitación actual y anterior (METEOCAT), precipitación futura (METEOCAT)
Cada dia se actualiza el fichero maestro (Master file) que contine la información de una serie de datos desde 1995 a 2020, actualizándose en el METEOCAT (lluvia real y predicción de lluvia)
Se ha de juntar los datos del servidor tron (SCADA-AGBAR, actualizacion diaria) con los datos del servidor BIOST3(HISTORICO+LIMS+METEOCAT) para entrenar un modelo predictivo que pueda predecir de una manera eficiente la turbidez LIMS a partir de:
-TURBIDEZ SCADA ANTERIOR -AMONIO Idem Idem -BOMBA 1 Idem Idem -BOMBA 2 Idem Idem -PREDICCION LLUVIA 1DIA, 2 DIAS, 3 DIAS
-LLUVIA TOTAL ACUMULADA EN UN CONJUNTO DE ESTACIONES METEO
Predecir con un modelo ML a partir de las 24 a 48 h anteriores
Linea roja: TURBIDEZ LIMS predicha (Linea continua: mediana 50%. Linea discontinua: IC95%(2.5%, 97.5%)) a +6h, +12h, +18h, +24h, +30h, +36h, +42h, +48h Linea azul: turbidez SCADA REAL Linea magenta discontinua: turbidez LIMS REAL con LCFO (imputacion de arrastre del ultimo valor conocido)
Perfomance (Metrica) del modelo de Machine-Learning utilizado:
## [1] "Mean MAE-Prediction trainset for 6h= 126.981830539075"
## [1] "Max MAE-Prediction trainset for 6h= 127.19525541726"
## [1] "Mean MAE-Prediction trainset for 48h= 129.314233394159"
## [1] "Max MAE-Prediction trainset for 48h= 130.501181397598"