De dónde sale cada elemento de la visualización de Consumo.
| Elemento | Qué muestra | Origen | Consulta |
|---|---|---|---|
| Consumo acumulado, ahorro frente a 2023, consumo anual y evolución del consumo total | Consumo mensual de cada año, sumado desde el consumo horario general; el año en curso sale de la analítica de consumo y los años anteriores, del histórico de la base de datos de ED-i. | Año en curso: MongoDB. Años anteriores: Base de datos de ED-i (consumo horario por edificio). | Colección: energy_consumption
Filtro: {"execution_datetime":{"$gte":"<FECHA_INICIO>","$lt":"<FECHA_FIN>"},"data.data_results.building":"<EDIFICIO>"}
Proyección: {"execution_datetime":1,"data.data_results.building":1,"data.data_results._time":1,"data.data_results.hourly_consumption_general":1,"data.data_results.hourly_consumption_clima":1,"data.data_results.hourly_consumption_lighting":1,"data.data_results.hourly_consumption_power":1,"data.data_results.hourly_consumption_lift":1,"data.data_results.hourly_consumption_plumbing":1,"data.data_results.hourly_consumption_electric_vehicle":1,"data.data_results.hourly_consumption_others":1}
Orden: {"execution_datetime":-1}
Límite: 24Se lanza por meses (la consulta devuelve un día por ejecución; se cambian las fechas) y se suma «hourly_consumption_general». La suma mensual y la comparación entre años se calculan al mostrar. |
| Climatización: evolución año a año y peso sobre el total | Igual que el anterior con «hourly_consumption_clima» y su porcentaje sobre el general. | Año en curso: MongoDB. Años anteriores: Base de datos de ED-i (consumo horario por edificio). | La misma consulta; se usa el campo «hourly_consumption_clima». El porcentaje se calcula al mostrar. |
| Mapa de calor por edificio y uso (portfolio) | Consumo del periodo de cada edificio repartido por uso. | MongoDB | Colección: energy_consumption
Filtro: {"execution_datetime":{"$gte":"<FECHA_INICIO>","$lt":"<FECHA_FIN>"},"data.data_results.building":"<EDIFICIO>"}
Proyección: {"execution_datetime":1,"data.data_results.building":1,"data.data_results._time":1,"data.data_results.hourly_consumption_general":1,"data.data_results.hourly_consumption_clima":1,"data.data_results.hourly_consumption_lighting":1,"data.data_results.hourly_consumption_power":1,"data.data_results.hourly_consumption_lift":1,"data.data_results.hourly_consumption_plumbing":1,"data.data_results.hourly_consumption_electric_vehicle":1,"data.data_results.hourly_consumption_others":1}
Orden: {"execution_datetime":-1}
Límite: 24Se lanza una vez por edificio. Campos por uso: clima, lighting, power, lift, plumbing, electric_vehicle, others. |
| Mapa de calor por uso y hora, y por día de la semana y hora (edificio) | Media por hora del día (y día de la semana) de cada uso. | MongoDB | Colección: energy_consumption
Filtro: {"execution_datetime":{"$gte":"<FECHA_INICIO>","$lt":"<FECHA_FIN>"},"data.data_results.building":"<EDIFICIO>"}
Proyección: {"execution_datetime":1,"data.data_results.building":1,"data.data_results._time":1,"data.data_results.hourly_consumption_general":1,"data.data_results.hourly_consumption_clima":1,"data.data_results.hourly_consumption_lighting":1,"data.data_results.hourly_consumption_power":1,"data.data_results.hourly_consumption_lift":1,"data.data_results.hourly_consumption_plumbing":1,"data.data_results.hourly_consumption_electric_vehicle":1,"data.data_results.hourly_consumption_others":1}
Orden: {"execution_datetime":-1}
Límite: 24Las horas llegan en UTC; el paso a hora local y la media se calculan al mostrar. |
| Grandes consumidores por uso y ahorro mes a mes | Ranking de usos y variación mensual frente a 2023. | Año en curso: MongoDB. 2023: Base de datos de ED-i (consumo horario por edificio). | La misma consulta de consumo; el ranking y la variación se calculan al mostrar. |
| Detalle por equipo (enfriadora 1, ascensor concreto…) | Consumo de equipos individuales dentro de cada uso. | Pendiente de desarrollo las analíticas guardan el consumo por uso, no por equipo. | — |
| Afluencia mensual y consumo por persona | Afluencia media diaria de cada mes y año, dividida entre el consumo. | Afluencia reciente: MongoDB (campo «occupation»). Histórico multianual de afluencia: Pendiente de desarrollo | Colección: energy_forecast_ln
Filtro: {"execution_datetime":{"$gte":"<FECHA_INICIO>","$lt":"<FECHA_FIN>"},"data.data_results.building":"<EDIFICIO>"}
Proyección: {"execution_datetime":1,"data.data_results.timestamp":1,"data.data_results.building":1,"data.data_results.client":1,"data.data_results.energy_kwh":1,"data.data_results.occupation":1}
Orden: {"execution_datetime":-1}
Límite: 5Con esta consulta solo se dispone de los datos recientes; el histórico mensual desde 2023 requiere desarrollo. |
| Consumo real y previsión del año (normal, cálido y frío) | Real hasta el último mes y previsión mensual por escenario climático. | MongoDB | Colección: energy_annual_forecast_ln
Filtro: {"data.data_results.building":"<EDIFICIO>"}
Proyección: {"execution_datetime":1,"data.data_results.timestamp":1,"data.data_results.building":1,"data.data_results.climate_scenario":1,"data.data_results.energy_kwh":1}
Orden: {"execution_datetime":-1}
Límite: 3Los escenarios se distinguen por «climate_scenario». |