¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning permite que los programas informáticos aprendan de forma autónoma a partir de datos. En el contexto energético, se utiliza para analizar datos históricos de consumo y generar predicciones precisas sobre la demanda futura.

Beneficios de la predicción del consumo de energía:

Económicos: Permite estimar las facturas de energía y tomar decisiones estratégicas para optimizar costes.

Prácticos: Ayuda a comprender los patrones de consumo y modificar hábitos para un uso más eficiente de la energía.

Técnicos: Facilita la gestión de datos energéticos, mejorando la precisión de las predicciones.

Métodos para una predicción eficaz:

• Series temporales: Análisis de la evolución del consumo en intervalos regulares.
• Redes neuronales artificiales: Aprendizaje profundo para procesar grandes conjuntos de datos.
• Métodos ensemble: Combinación de diferentes modelos para mejorar la precisión.
• Incorporación de factores externos: Inclusión de variables como festivos, actividades industriales o condiciones meteorológicas.
• Aprendizaje por transferencia: Adaptación de modelos preentrenados a nuevos contextos.
• Aprendizaje en línea: Actualización continua de los modelos con nuevos datos.
• IA Explicable: Transparencia en los procesos de predicción para generar confianza.

Predicción del consumo de energía renovable:

El Machine Learning también permite optimizar la producción de energía renovable, que por su naturaleza es impredecible. La predicción precisa de la generación de energía solar o eólica facilita la gestión de la red eléctrica y la integración de estas fuentes renovables.