Tanto elMachine Learning (aprendizaje automático) como el consumo de energíason 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 tecnologíasayudan 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 elMachine Learning y la Inteligencia Artificialen la industria energética. Especialmente trabajando en encontrar formas depredecir con precisión el consumo de energía, y elrendimiento de las fuentes renovables.
¿Qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático?
对位,asegurarnos de todos entendamos,有限公司nsiste, 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.
ElMachine Learning(también llamadoAprendizaje 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 palabradatoses 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 de qué tipo de datos estamos hablando?
Básicamente podemosutilizar 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, esteconjunto 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 laPlataforma Dexma. Este Software de Gestión de Energía (SGE) ofrece una solución «todo en uno», basada en la inteligencia artificial y el análisis avanzado. Dejamos el enlace a lademo aquí.
Cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial predicen el consumo de energía
Cuando se trata deconsumir 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 esdesarrollar formas de predecir el consumo de energía, utilizandoaprendizaje profundoyanálisis de la regresión.
Al obtener los datos de consumo energético de periodos anteriores, por ejemplo losdatos históricos de la energía consumidapor 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
- Económica: 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.
- Práctica: 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.
- Técnica: Una药gestión de los datos de energía permite la recopilación y el análisis de dichos datos, así como la obtención depredicciones más precisas.
2 Métodos para una Predicción Eficaz del Consumo de Energía
1. Las series temporalesestán 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. 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 laindustria de la energía, ya que los algoritmos son adecuados para grandes conjuntos de datos. En el caso de los datos históricos deconsumo y generación de energía, los datos tienden a ser bastante masivos, y requieren técnicas específicas para serprocesados y analizadosde manera eficiente.
Cómo Predecir el Consumo de Energía Renovable
Además de los aspectos prácticos y económicos del consumo de energía, yel impacto positivo de la predicción del consumo de energíapara los consumidores; el aprendizaje automático permitela reduccion del impacto de la producción y el consumo de energía en el medio ambiente.
Cuando hablamos defuentes 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 esimpredecible. 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, porunpanel solaro una turbina eólicaspuede 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 eltiempo, la temperaturay otras condiciones climáticas puede alimentar un modelo parasaber 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. La Plataforma Dexma está en constante desarrollo para incorporar novedades técnicas, fuentes de datos, integraciones con otras soluciones, y mucho más. Te animamos a consultar lademo de Dexmapara ver cómo funciona nuestra solución.
