Tanto el Machine Learning (aprendizaje automático) como el consumo de energía son 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 tecnologías ayudan 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 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 o Aprendizaje Automático?
Para asegurarnos de que todos entendamos en qué consiste, 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.
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 para procesarlos y «aprender» de ellos.
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 e ingenieros proveen, para que el algoritmo pueda ser entrenado.
¿Y de qué tipo de datos estamos hablando?
Básicamente podemos utilizar 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, 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 Spacewell Energy (Dexma). Este Software de Gestión de Energía (SGE) ofrece una solución «todo en uno», basada en la inteligencia artificial y el análisis avanzado. Puedes solicitar una demo de la Plataforma Spacewell Energy.
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
- 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 mejor gestión de los datos de energía permite la recopilación y el análisis de dichos datos, así como la obtención de predicciones más precisas.
7 Métodos 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. 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. En el caso de los datos históricos de consumo y generación de energía, los datos tienden a ser bastante masivos, y requieren técnicas específicas para ser procesados y analizados de manera eficiente.
3. Métodos “Ensemble” (Conjuntos de clasificadores) para mejorar la precisión. Los métodos de conjunto, un grupo de técnicas de ML que combinan las predicciones de varios modelos para mejorar la precisión y la solidez, ofrecen un potente enfoque para la previsión del consumo de energía. Al integrar los resultados de varios algoritmos, como árboles de decisión, máquinas de vectores soporte y redes neuronales, los métodos de conjunto pueden mitigar los sesgos y errores de los modelos individuales. El resultado son predicciones más fiables y precisas, especialmente cuando se trata de patrones de consumo energético complejos y dinámicos. Además, los métodos de ensemble permiten incorporar múltiples tipos de fuentes de datos, como datos históricos de consumo, condiciones meteorológicas, indicadores económicos, etc.
4. Incorporación de factores externos. Aunque los datos históricos de consumo de energía constituyen el núcleo de los modelos de previsión, la inclusión de factores externos puede mejorar significativamente su capacidad predictiva. Los factores externos abarcan una amplia gama de variables, como los días festivos, las actividades industriales, los acontecimientos y los cambios políticos, que pueden influir en los patrones de consumo de energía. La integración de estos factores en los algoritmos de ML permite a los modelos captar las intrincadas relaciones entre el uso de la energía y la dinámica externa, lo que se traduce en previsiones más precisas y adaptables. Este enfoque dinámico es especialmente crucial en sectores con comportamientos de consumo variables e influencias externas en evolución.
5. Aprendizaje por Transferencia para la Adaptabilidad. El aprendizaje por transferencia, un concepto dentro del ML en el que los conocimientos adquiridos en un dominio se aplican a otro relacionado, ofrece un enfoque innovador para la previsión del consumo de energía. Al aprovechar modelos preentrenados sobre conjuntos de datos de consumo energético similares, el aprendizaje por transferencia puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para entrenar nuevos modelos de previsión desde cero. Esto es especialmente valioso en situaciones en las que los datos disponibles son limitados o cuando se pasa de una región a otra con patrones de consumo distintos. La capacidad de ajustar modelos preentrenados a contextos específicos mejora la adaptabilidad de los algoritmos de previsión del consumo energético, garantizando predicciones precisas en diversos entornos.
6. Aprendizaje en Línea para Ajustes en Tiempo Real. La naturaleza dinámica del consumo de energía exige ajustes en tiempo real de los modelos de previsión. El aprendizaje en línea, una técnica en la que los modelos se actualizan continuamente a medida que se dispone de nuevos datos, responde a esta necesidad permitiendo que los modelos se adapten sobre la marcha a los cambios en los patrones de consumo. Este enfoque es especialmente ventajoso cuando se trata de situaciones que evolucionan con rapidez, como cambios repentinos en la demanda o la integración de nuevas fuentes de energía renovables. Al incorporar los datos más recientes, el aprendizaje en línea garantiza que los modelos de previsión se mantengan actualizados y sean capaces de ofrecer predicciones precisas en entornos que cambian con rapidez.
7. IA Explicable para la Confianza de las Partes Interesadas
A medida que las técnicas de ML e IA se integran cada vez más en la previsión del consumo de energía, la necesidad de transparencia e interpretabilidad se vuelve primordial. Los métodos de IA explicables, que proporcionan información sobre cómo los modelos llegan a predicciones específicas, aumentan la confianza de las partes interesadas y fomentan la confianza en el proceso de previsión. Los modelos interpretables permiten a los gestores de la energía, los responsables políticos y otras partes interesadas comprender los factores subyacentes a las previsiones y tomar decisiones informadas basadas en los datos generados. Esta transparencia es esencial para facilitar la adopción de herramientas de previsión basadas en IA en diversas industrias y sectores.
La incorporación de estos métodos y estrategias avanzados a la previsión del consumo de energía no sólo mejora la precisión de las predicciones, sino que también amplía la aplicación de las técnicas de ML e IA en el sector energético. Al mejorar continuamente la calidad de las previsiones y permitir modelos adaptables, la integración de tecnologías avanzadas ofrece la posibilidad de revolucionar las prácticas de gestión de la energía y contribuir a un futuro energético más sostenible y eficiente.
Cómo 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. La Plataforma Spacewell Energy (Dexma) está en constante desarrollo para incorporar novedades técnicas, fuentes de datos, integraciones con otras soluciones, y mucho más. Te animamos a consultar la demo de Spacewell Energy (Dexma) para ver cómo funciona nuestra solución.
