Predicción del Consumo de Energía mediante el Machine Learning y la IA

Last modified by the author on 25/01/2024 - 17:18
Predicción del Consumo de Energía mediante el Machine Learning y la IA

Tanto el Machine Learning (aprendizaje automático) como el consumo de energía son dos de los temas que más atención atraen hoy en día.

Podemos llamarlos tendencias, pero hay mucho más que sólo palabras de moda. En este artículo explicaremos por qué esos dos conceptos están intrínsecamente vinculados y cómo estas tecnologías ayudan a mejorar la sostenibilidad y a reducir tu consumo energético.

La cantidad de energía que requerimos simplemente crece y la emisión de gases de efecto invernadero crece con ella. Al mismo tiempo, el Machine Learning sigue mejorando, aparecen mejores técnicas y algoritmos, y el futuro de repente parece más eficiente.

Por ello, las empresas, individuos y organizaciones se están esforzando en encontrar formas creativas de aplicar el Machine Learning y la Inteligencia Artificial en la industria energética. Especialmente trabajando en encontrar formas de predecir con precisión el consumo de energía, y el rendimiento de las fuentes renovables.

¿Qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático?

Para asegurarnos de que todos entendamos en qué consiste, es útil presentar el Machine Learning a aquellos que no saben lo que es. O a quien todavía no está completamente seguro de lo que es, más allá del interés que suscita.

El Machine Learning (también llamado Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquina), es una forma de conseguir que un programa informático aprenda a mejorar su rendimiento al realizar una tarea por sí mismo, y a través de la experiencia.

Estos programas están hechos usando algoritmos y modelos estadísticos que han sido desarrollados y mejorados a través de la investigación a lo largo de los años. Para que funcionen, requieren de datos estables para procesarlos y «aprender» de ellos.

La palabra datos es clave aquí. Porque así como los humanos aprendemos de los datos (cosas que escuchamos, leemos o experimentamos), los programas que usan algoritmos de aprendizaje automático usan los datos que los desarrolladores e ingenieros proveen, para que el algoritmo pueda ser entrenado.

¿Y de qué tipo de datos estamos hablando?

Básicamente podemos utilizar cualquier tipo de datos relevantes. En el contexto energético, pueden ser datos de consumo energético, datos horarios, KW/h, etc. Cuantos más, mejor para obtener resultados claves.

En la industria energética, este conjunto de datos (dataset) se pasa a un algoritmo de aprendizaje de máquina que está literalmente «entrenado», lo que nos permite predecir o estimar con precisión el consumo futuro de energía.

Un ejemplo de una herramienta que utiliza el Machine Learning y la IA para una predicción efectiva del consumo de energía es la Plataforma Spacewell Energy (Dexma). Este Software de Gestión de Energía (SGE) ofrece una solución «todo en uno», basada en la inteligencia artificial y el análisis avanzado. Puedes solicitar una demo de la Plataforma Spacewell Energy.

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Autor de la página
Helena Palomo

Inbound Marketing Manager