Predicción del consumo energético con machine learning

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

Tanto el Machine Learning como como el Consumo de Energía son dos de los temas más importantes hoy en día.

Uno podría 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 las nuevas tecnologías ayudan a mejorar la sostenibilidad y a reducir el consumo energético.

DEXMA Software de Gestión de Energía

La cantidad de energía que requerimos simplemente crece y la emisión de gases de efecto invernadero crece con ella, mientras que para el Machine Learning, siguen apareciendo 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?

Para asegurarnos de que todos entendamos en qué consiste, es útil presentar el Machine Learning a aquellos que o bien no saben lo que es, o que todavía no están completamente seguros de lo que es, más allá del interés que suscita.

Como su nombre indica, 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, que procesan, y de los que aprenden.

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 y ingenieros proveen, para que el algoritmo pueda ser entrenado.

¿Y qué tipo de datos se espera de estos algoritmos?

Básicamente podemos utilizar cualquier tipo de datos relevantes. 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 de Gestión de la Energía DEXMA. Este EMS (Software de Gestión de Energía) ofrece una solución «todo en uno», basada en la inteligencia artificial y el análisis avanzado. Dejamos el enlace a la demo aquí.

Cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial predicen el consumo de energía

Cuando se trata de consumir energía, a menudo se da el caso de que mantenemos nuestros hábitos y comportamientos hasta que algo bastante inesperado despierte nuestro interés. Por ejemplo, facturas de electricidad demasiado altas, o un rendimiento de las fuentes de energía renovables inferior al necesario.

Aquí es donde el aprendizaje de la máquina y la inteligencia artificial entran en juego. Una de las principales aplicaciones de estas áreas es desarrollar formas de predecir el consumo de energía, utilizando aprendizaje profundo y análisis de la regresión.

Al obtener los datos de consumo energético de periodos anteriores, por ejemplo los datos históricos de la energía consumida por un edificio desde 1996 hasta 2015, es posible que un modelo revele las tendencias y las pautas, pero también, que prediga las futuras pautas de consumo de energía.

Las 3 ventajas principales de la Predicción del Consumo de Energía: 

  • Económico: Las empresas y los individuos pueden convertir la cantidad de energía consumida en valor monetario y por lo tanto, estimar la factura de energía y tomar decisiones basadas en estos datos.
  • Práctico: No sólo no sirve para saber cuánta energía consumimos, sino también para entender cómo y porqué lo hacemos. De esta manera podemos cambiar nuestros hábitos sin afectar nuestra productividad o la calidad de nuestras vidas.
  • Técnico: Una mejor gestión de los datos de energía permite la recopilación y el análisis de dichos datos, así como la obtención de predicciones más precisas.

DEXMA Software de Gestión de Energía

2 Métodos a utilizar para una predicción eficaz del consumo de energía

1. Las series temporales están entre las más utilizadas para la predicción del consumo de energía.

Por ejemplo, cuando se trata de predecir el comportamiento del viento: como la velocidad y la dirección. Es fundamental introducir los datos a intervalos regulares de tiempo, para que el modelo pueda aprender por la evolución de estos datos a lo largo del tiempo.

La previsión de series temporales utiliza técnicas como la autorregresiva, la autorregresiva vectorial, (autoregressive, moving average, autoregressive moving average, vector autoregressive), entre otras; que permiten predecir la producción de las fuentes de energía basándose en la observación del pasado.

2. Las redes neuronales artificiales, que incluyen lo que se denomina aprendizaje profundo, una forma avanzada de aprendizaje de máquina inspirada en la forma en que funciona el cerebro de los animales.

El aprendizaje profundo es muy valioso en la industria de la energía, ya que los algoritmos son adecuados para grandes conjuntos de datos, que en el caso del consumo y la generación de energía histórica, los datos tienden a ser bastante masivos, y requieren técnicas específicas para ser procesados y analizados de manera eficiente.

Cómo es posible predecir el consumo de energía renovable

Además de los aspectos prácticos y económicos del consumo de energía, y el impacto positivo de la predicción del consumo de energía para los consumidores; el aprendizaje automático permite la reducción del impacto de la producción y el consumo de energía en el medio ambiente.

Cuando hablamos de fuentes de energía renovable, hablamos del sol, el viento, la lluvia, el calor geotérmico, etc. Estas se utilizan para producir energía renovable, cuyo impacto en el medio ambiente es muy bajo.

Estas formas limpias, respetuosas con el medio ambiente y renovables de generar energía son el objetivo de varios países, regiones, individuos y organizaciones; sin embargo, existen algunas dificultades para alcanzar esta meta.

Uno de los factores más importantes a tener en cuenta en relación con la energía renovable, es el hecho de que la naturaleza es impredecible. Por poco sorprendente que parezca, esto es clave, ya que puede dificultar la generación de la cantidad de energía necesaria en un día determinado debido a las condiciones naturales.

No poder predecir cuánta energía será generada por, por ejemplo, por un panel solar o una turbina eólicas puede suponer un coste considerable. Este coste es económico, pero también operacional, y puede llevar a la desestabilización, aunque sea momentánea, de la red eléctrica.

La recopilación de datos sobre el tiempo, la temperatura y otras condiciones climáticas puede alimentar un modelo para saber de antemano si se generará suficiente energía, y hacer la transición a la energía no renovable con suficiente tiempo si es necesario.

Existe una combinación de datos necesarios para que este tipo de predicción se realice de manera eficiente, y continuamente se desarrollan nuevas iniciativas y proyectos para ello. Puede consultar nuestros proyectos de I+D en cualquier momento, aquí.

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