Aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de patrones de consumo energético
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Ruiz Suárez, Yeray
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Debido a la entrada en vigor de la nueva ley que aprobó el cambio de tarifa del consumo
eléctrico en España, el precio del kWh ha ido en aumento, por lo que urge la necesidad de
encontrar soluciones para evitar altos costes en la factura eléctrica. El grupo ERTIS de la
Universidad de Málaga acepta el reto iniciando el proyecto K-Project que se basa en la
construcción de un prototipo inteligente, llamado Smart Meter, capaz de monitorizar el
consumo y proporcionar al usuario una mayor accesibilidad a los datos del consumo eléctrico.
Este documento relata la parte del proyecto referente a la detección de patrones de consumo
energético y la predicción de valores de consumo mediante la aplicación de técnicas de
inteligencia artificial y machine learning. En él se detallan todos los procesos de extracción,
análisis y preprocesamiento de los datos además del posterior entrenamiento de series
temporales referentes al consumo eléctrico y el análisis de los resultados. Finalmente se lleva
a cabo la elaboración de un servicio para poder generar predicciones a los modelos
entrenados desde una API web que seguidamente muestra los resultados obtenidos y realiza
una comparación respecto a los valores reales y un análisis del error.
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