Predecir el consumo de luz mediante el uso de big data

aireCon la llegada del verano, y un verano como este, el ascenso de las temperaturas aumenta notablemente el gasto. El aire acondicionado, ventiladores e, incluso, la máquina expendedora de agua acompañan al calor y hacen que se resientan los bolsillos de los consumidores.

¿A quién no le gustaría saber cuánta energía se consume cuando se encienden estos aparatos? Y, sobre todo, ¿cómo conseguir ahorrar para evitar sustos a fin de mes?

Para economizar energía en las oficinas, supermercados o en grandes edificios, hay fórmulas conocidas como apagar los equipos que no se van a utilizar, disminuir la entrada de calor a través de persianas o toldos, establecer unas temperaturas de consigna… Sin embargo, para medir el consumo en pequeñas fracciones el tema se complica. O, mejor dicho, se complicaba.

Actualmente, gracias a los contadores digitales, las compañías eléctricas, saben cada vez que encendemos y apagamos una luz, y cuánto consume cada lavadora que ponemos. Así generamos grandes cantidades de información con cada gesto de encendido y apagado. Hoy esta información se puede almacena y analizar gracias a los sistemas de Big Data.

Partiendo de dicha información, han diseñado una serie de modelos estadísticos que obtienen información precisa sobre el consumo energético a corto -24 horas- y medio plazo.

Por un lado, se utiliza la minería de datos que permite extraer referencias relevantes de la aplicación y ejecutar descriptores complejos y por otro, con métodos de ‘machine learning’ se predice el consumo.

Grandes empresas y multinacionales ya están aplicando esta mejora para pronosticar sus consumos.

predicción

La principal ventaja es, a su juicio, la capacidad de predecir el consumo a corto plazo con unos «altos niveles de precisión» lo que permite a los clientes ahorrar importantes cantidades de dinero en el proceso de compra de energía. Las compañías eléctricas y los grandes consumidores adquieren la energía en función de sus previsiones de consumo, y en la medida que pueden estimar con precisión ese gasto, pueden ajustar los volúmenes de compra.

Yendo un paso más allá, es necesario cubrir el ciclo completo de la gestión energética, desde la producción en las centrales eléctricas, hasta la monitorización del consumo. En Estados Unidos, utilizan estos sistemas para identificar desde qué centrales deben abastecer las grandes poblaciones, para evitar los apagones de antaño.

Proyecto europeo

Estos sistemas, se engloban dentro de los proyectos de smarts cities mencionados anteriormente, integrando el sector energético, con las tecnologías de la información, comunicaciones y transporte.

«El objetivo es acelerar la transformación de estas ciudades en áreas urbanas inteligentes para el progreso social y la rehabilitación ambiental, de forma que sean un referente de innovación tanto en el entorno europeo como mundial», comenta Carlos Franco, responsable de tecnología de la compañía Smarkia, especializada en predicción del consumo energético.

Existe un compromiso desde la Unión Europea, y a nivel mundial, para la optimización del consumo energético. Lo que nos falta saber, es cuándo esta predicción y este ahorro va a llegar a los consumidores de a pie.

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