Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado un nuevo método 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.
En el artículo ‘A novel clustering based method for characterizing household electricity consumption profiles’, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, los expertos detallan una herramienta que ofrece una metodología para procesar la información y extraer conocimiento útil respecto al uso de electricidad.
Los investigadores malagueños han logrado desarrollar esta metodología mediante la combinación de técnicas estadísticas, matemáticas, computacionales y de inteligencia artificial. La metodología 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. Para confirmar la validez del proceso se desarrollaron pruebas con dos bases de datos, una pública y otra privada, generándose perfiles para dos emplazamientos reales. La privada estuvo referida al consumo de electricidad en el sureste de España de 3.000 consumidores, y la pública contiene datos de 4.000 usuarios de Irlanda.
A partir de ellos, según la Fundación Descubre, las compañías pueden dar recomendaciones a sus clientes, como desplazar horarios de consumo más baratos o crear productos más acordes a sus rutinas. Los investigadores han puesto a disposición de toda la sociedad este modelo de manera abierta y gratuita.
Metodología para optimizar el gasto de electricidad
La nueva metodología desarrollada por el equipo de investigadores de la Universidad de Málaga se basa en el uso de clústeres, es decir, agrupaciones de conjuntos de datos que son similares entre sí según algún criterio definido previamente. Por eso, para la puesta en marcha contaron con 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.
El paso siguiente fue determinar el número de clústeres necesarios para obtener una agrupación válida. Para ello han propuesto un nuevo método llamado ISAC (Identificador de Áreas Estables en Curvas), que permite seleccionar el número de grupos identificando las similitudes de los datos mediante geometría. A partir de este método, los investigadores han creado un procedimiento específico al que han denominado k-ISAC_TLP en el que solamente es necesario facilitar los datos para que ofrezca el número de conjuntos útiles, en este caso perfiles de consumo de electricidad.
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. Asimismo, 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.
Los trabajos se han financiado a través de los proyectos ‘Nuevos desarrollos en minería de datos para su utilización en la sostenibilidad urbana’ y ‘Proyecto para el desarrollo, implementación e integración de modelos inteligentes para la gestión del autoconsumo compartido: asignación de coeficientes dinámicos de reparto e intercambio entre pares’ del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.