Inteligencia artificial y Big Data para reducir el gasto de electricidad
5 marzo: Día Mundial de la Eficiencia Energética
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha propuesto un sistema de gestión de la información con la que han identificado perfiles de consumo eléctrico en los hogares. El trabajo puede servir a las comercializadoras, para que puedan ajustar la compra de energía en función del comportamiento de sus clientes y ofrecerles recomendaciones para gestionar mejor sus rutinas.
El ahorro en la factura de la luz es un tema que se encuentra entre los 50 problemas actuales que más preocupan a los españoles, según el último barómetro del CIS (Centro de Investigaciones Sociológicas). Lograr planes alternativos o adoptar nuevas costumbres en el consumo que minimicen el gasto pueden ser soluciones para que la factura baje cada mes.
Para ello, debemos atender a estas cuestiones básicas sobre cómo usamos la electricidad en los hogares:
- ¿A qué horas se produce un mayor consumo?
- ¿Qué aparatos requieren más potencia y gasto?
- ¿A qué horas es más barata la electricidad?
- ¿Está mi compañía comprando energía en función del consumo de sus clientes?
- ¿Es más competitiva que otras en relación oferta/demanda?
Algunas de estas respuestas dependen de nosotros, otras, de la compañía que nos suministra.
Conocer las fluctuaciones de consumo y adaptarlas a usos que permitan una gestión optimizada de la electricidad es un objetivo que beneficia tanto a instituciones, que deben velar por una distribución sostenible de recursos, las empresas, que pueden mantener sus beneficios y satisfacer, al mismo tiempo, a sus clientes, y a los usuarios finales, quienes pueden reducir el gasto mensual de la factura de la luz.
El conocimiento es ahorro
Así, un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado un nuevo método, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, que descubre patrones de comportamiento en el uso de la electricidad en los hogares, mediante la gestión de grandes conjuntos de información. Con esta herramienta, las compañías pueden adaptar sus estrategias en función de las pautas de consumo de sus clientes y la demanda que en cada momento generan. Asimismo, podrán ofrecer sugerencias de comportamiento que los beneficien.
Mediante la combinación de técnicas estadísticas, matemáticas, computacionales y de inteligencia artificial, los investigadores malagueños han logrado desarrollar esta nueva metodología que permite crear automáticamente los perfiles de consumo eléctrico a través de un modelo basado en minería de datos, un proceso que crea agrupamientos en función de distintas variables.
Esta técnica analiza y explora de manera autónoma millones de datos diarios y encuentra patrones, correlaciones o tendencias que pueden ser útiles para la toma de decisiones. “Hemos confirmado la validez del proceso con dos bases de datos, una pública y otra privada, y se han generado los perfiles para dos emplazamientos reales. A partir de ellos, las compañías pueden dar recomendaciones a sus clientes, como desplazar horarios de consumo más baratos o crear productos más acordes a sus rutinas”, indica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Málaga Llanos Mora, autora del artículo.
Aprendizaje automático para crear grupos
Los investigadores han puesto a disposición de toda la sociedad de manera abierta y gratuita un modelo que permite identificar perfiles de consumo. Por otra parte, la metodología propuesta puede también aplicarse a otros ámbitos como los enfocados hacia estudios de mercado o en relación a los fenómenos ambientales que afectan al cambio climático.
Se basan en el uso de los llamados clústeres, es decir, agrupaciones de conjuntos de datos que son similares entre sí según algún criterio definido previamente. Por eso, en el proceso para la puesta en marcha, los investigadores contaron en un principio con el asesoramiento de expertos en la materia para conocer las variables que se tendrían en cuenta y establecer el número de perfiles necesarios para que la información extraída fuera útil. Simultáneamente, los científicos de datos plantearon distintas opciones con diferentes algoritmos y métodos disponibles para determinar las exigencias de los cálculos en tiempos y capacidad de memoria.
Reducir el consumo eléctrico como objetivo
Para probar la validez de la metodología se llevaron a cabo dos pruebas con dos bases de datos con casi dos millones y medio de observaciones cada una: una privada, referida al consumo de electricidad en el sureste de España de 3000 consumidores, y otra que contiene datos públicos de 4000 usuarios de Irlanda.
Los expertos continúan sus investigaciones para mejorar la metodología en relación a la capacidad de cálculo, así como en la configuración del método ISAC para su implantación en otros sectores. Además, plantean la aplicación de esta metodología con el autoconsumo eléctrico con la finalidad de optimizar los usos y rutinas de los usuarios, por un lado, y ayudar a optimizar la gestión de comunidades energéticas, por otro.
El objetivo es común para todos: lograr un ahorro energético eficaz, de manera que la necesidad de recursos para el ser humano sea compatible con un planeta habitable, las compañías sigan creciendo y creando empleo de manera sostenible, y los usuarios finales rebajen su factura. Así, los próximos informes del CIS confirmarán que el problema de la energía fue cosa del pasado.
Más información en #CienciaDirecta: Crean un nuevo método para optimizar el gasto de electricidad
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