[ca] Avui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANs

[en] Nowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environment