Plataforma IoT para Monitorización Meteorológica y Control Domótico Automatizado

Este Trabajo Fin de Máster aborda el diseño, desarrollo e implementación de una plataforma integral de Internet de las Cosas (IoT) para la monitorización meteorológica y la automatización domótica. La arquitectura propuesta combina una red de comunicación híbrida basada en tecnología LoRaWAN [6] par...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Buendía del Campo, Guillermo
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2026
País:España
Institución:Universidad Nacional de Educación a Distancia
Repositorio:e-spacio (DSpace). Repositorio Institucional de la UNED
Idioma:español
OAI Identifier:oai:dnet:e-spacio(ds_::bb32db1d4d7284511b0b96c42e0247d2
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14468/32160
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:1203.04 Inteligencia artificial
IoT
LoRaWAN
Domótica
Estación Meteorológica
MQTT
Eficiencia Energética
Automatización
Home Automation
Weather Station
Energy Efficiency
Automation
Descripción
Sumario:Este Trabajo Fin de Máster aborda el diseño, desarrollo e implementación de una plataforma integral de Internet de las Cosas (IoT) para la monitorización meteorológica y la automatización domótica. La arquitectura propuesta combina una red de comunicación híbrida basada en tecnología LoRaWAN [6] para nodos de largo alcance con conectividad Wi-Fi para dispositivos locales, garantizando redundancia y fiabilidad en la transmisión de datos. La estación meteorológica desarrollada integra trece sensores que permiten la captura de variables ambientales en tiempo real: temperatura, humedad relativa, presión atmosférica, velocidad y dirección del viento, radiación ultravioleta, precipitación, calidad del aire y posición GPS. Estos datos se centralizan en un gateway local desplegado sobre un servidor Linux mediante contenedores Docker, que ejecuta servicios de almacenamiento en bases de datos de series temporales (InfluxDB), visualización (Grafana) y automatización (Node-RED). El principal aporte del proyecto reside en la integración de datos meteorológicos hiperlocales con la lógica de control domótico, superando las limitaciones de los sistemas basados en APIs meteorológicas remotas. Esta aproximación permite la toma de decisiones automatizada sobre actuadores domésticos —persianas, riego, climatización, ventilación— en función de las condiciones climáticas reales del entorno inmediato. La evaluación experimental demuestra la viabilidad de esta arquitectura híbrida para aplicaciones residenciales avanzadas.

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