Predicción y análisis del Consumo de Energía mediante el Machine Learning y la Inteligencia Artificial
Identificar patrones de consumo energético en un edificio de manera rápida y precisa es una preocupación general a la que se enfrentan todo tipo de organizaciones y clientes. Es importante destacar que sin el uso del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) se corre el riesgo de llevar una planificación ineficiente y asignar medidas de ahorro incorrectas.
¿Pero qué es el Machine Learning?
Se trata de un proceso mediante el cual un programa informático aprende y mejora su rendimiento en una tarea específica a través de la experiencia. Esta técnica, también conocida como Aprendizaje Automático, se basa en algoritmos y modelos estadísticos que utilizan datos para aprender y mejorar con el tiempo.
Contexto en el consumo de energía
El Machine Learning juega un papel crucial. Los datos de consumo energético se convierten en la materia prima para entrenar algoritmos que pueden predecir con precisión el consumo futuro de energía. Los mismos datos generados por un sistema de monitoreo, alimentan un modelo que se va entrenando y permite comenzar a hacer predicciones en función de las variables relevantes identificadas.
Por ejemplo, la Plataforma Spacewell Energy Dexma utiliza el Machine Learning para ofrecer soluciones efectivas de gestión de energía, permitiendo a las empresas planificar y optimizar su consumo de energía de manera más eficiente.
Algunos ejemplos aplicados en la actualidad son los siguientes:
- Si nos adentramos al tema de Análisis Preciso de Consumo de Energía en una empresa, las necesidades de información para las áreas administrativas y técnicas son diferentes pero van guiadas hacia un mismo objetivo “Eficiencia”. Las tareas que cada área requiera pueden ser la simulación de facturas eléctricas, paneles dinámicos para visualizar el comportamiento del sistema de electricidad, informes, proyectos de Medida y Verificación; entre otros documentos que nos permitan verificar el comportamiento del sistema eléctrico.
- En torno a las Energías Renovables debemos considerar como factor prioritario el “clima”, pues nuestras fuentes limpias dependen de las condiciones climatológicas del entorno y al saber que la naturaleza es impredecible la generación de energía eléctrica se ve afectada.
- Sin embargo al ser posible recopilar datos de distintas condiciones climatológicas como temperatura, humedad, entre otros; es posible crear modelos que nos ayuden a anticipar la energía que se generará y esto a su vez nos permitirá tener un plan de reserva y acción.
Claves para una predicción precisa
La clave es la utilización de técnicas avanzadas, como las series temporales y las redes neuronales artificiales.
Las series temporales están entre las más utilizadas para la predicción del consumo de energía. Es fundamental contar con un intervalo suficiente de datos para que el modelo pueda identificar patrones de consumo en función de las variables relevantes. La previsión de series temporales utiliza técnicas de regresión y permite predecir consumos en función de correlación de variables basándose en la observación del pasado.
Las redes neuronales artificiales incluyen aprendizajes más complejos y profundos y generalmente es usado para grandes conjuntos de datos. Los modelos pueden identificar comportamientos energéticos asociando el comportamiento de cierta variables. Los set de datos de entrenamiento suelen ser bastante masivos y requieren técnicas específicas de minería de datos para ser procesados y analizados de manera eficiente.
Estas técnicas y otras que puedes encontrar en el blog de spacewell energy, permiten analizar grandes conjuntos de datos históricos y revelar tendencias y patrones que pueden ayudar a anticipar el comportamiento futuro del consumo de energía. Al emplear el aprendizaje profundo, una forma avanzada de Machine Learning inspirada en el funcionamiento del cerebro, se pueden procesar eficientemente datos masivos y complejos, como los relacionados con el consumo y la generación de energía.
Beneficios
Económicamente: permite a las empresas estimar sus facturas de energía y tomar decisiones basadas en datos para optimizar sus costos. Además, esta capacidad de predicción ofrece una visión práctica al permitir a la empresa comprender y modificar sus hábitos de consumo sin sacrificar la productividad.
Técnicamente: una mejor gestión de los datos energéticos conduce a una recopilación más eficiente de datos y a predicciones más precisas, lo que contribuye a una utilización más sostenible de los recursos energéticos.
En resumen, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial complementan estrechamente los procesos de eficiencia energética, ofreciendo un potencial significativo para mejorar la sostenibilidad y reducir el consumo de energía en el futuro. Al aprovechar estas tecnologías y el constante desarrollo podemos anticipar y gestionar de manera más efectiva nuestras necesidades energéticas.
Fuente: Elodie G. (2022, 9 de diciembre). Predicción del Consumo de Energía mediante el Machine Learning y la IA. Spacewell Energy Dexma.
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