| Summary: | En este trabajo se realizará un estudio energético de las máquinas expendedoras para analizar
el consumo energético de las mismas y su posible reducción de consumo mediante la aplicación
desarrollada en el proyecto. La comunicación se realizará mediante el protocolo MQTT en len-
guaje Java utilizando enchufes inteligentes que proporcionan datos de consumo instantáneo.
Estos datos se envían a un servidor privado que almacenará los datos. Más tarde se interactuará
con cada parámetro por medio de un entorno gráfico llamado Grafana donde el usuario puede
visualizar los parámetros eléctricos de cada máquina pudiendo comparar consumos entre má-
quinas de café, bebidas frías y máquinas de comida o comparar las diferencias entre los mismos
tipos de máquinas con la ubicación. Se han añadido alarmas de consumo al proyecto con las
que avisar al usuario por medio de Telegram en caso de obtener valores que puedan dañar las
máquinas.
Además se podrá de programar el encendido y apagado de las máquinas a partir de datos de
consumo y de precios diarios de electricidad utilizando un bot de Telegram para su implementación.
In this work, an energy study has been carried out on vending machines to analyse their
energy consumption and figure out if it is possible to reduce it by implementing the application
discussed in this report. The communication is performed through the MQTT protocol in Java
language using intelligent plugs that instantly provide the acquired data. This data is then sent
to a private server where it is stored. Later on, through a graphical environment called Grafana
each parameter will be set to interact with another parameter. This way the user can visualise
the most important electrical parameter in each machine or compare the consumption between
coffee machines, cold drink machines and food machines or to, additionally, compare the same
types of machines with their location. To prevent the machines from being damaged, alarms
have been set up to go off in the case where consumption values may cause harm.
In addition, the machines have been programmed to switch on and off based on consumption
data and daily electricity prices using Telegram bot to implement this action.
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