Un algoritmo para entender el consumo de energía y tomar decisiones informadas

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) ha trabajado con Satel Iberia en un algoritmo que desagrega la información del contador general en subconsumos sin ningún tipo de medidor.

Meterless, un algoritmo que toma la información del contador general y la desagrega en subconsumos correspondientes a la iluminación, la climatización o la maquinaria sin necesidad de instalar medidores. Se trata de un modelo desarrollado por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) para Satel Iberia y destinado a pequeñas y medianas empresas, principalmente del sector terciario, que pueden así conocer en qué gastan su energía.

El sistema se aplica en empresas con múltiples localizaciones, como pueden ser la banca, franquicias o cadenas de supermercados. Es decir, las empresas pueden conocer el consumo desagregado de los diferentes locales a partir de la monitorización física del consumo de una muestra, que sirve de información al algoritmo además de los datos de superficie, coordenadas y horarios de los establecimientos.

El informe generado por Meterless detalla qué porcentaje del consumo total va destinado a cada uno de los subconsumos en las diferentes localizaciones. “El primer paso para hacer una buena gestión energética es obtener información de detalle, es decir, en qué elementos de las instalaciones se están produciendo los consumos más relevantes”, comenta Javier de Elías, Director General de Satel Iberia. Con esta información, las empresas pueden detectar malos hábitos en el uso de la energía o el mal funcionamiento del equipamiento, para tomar decisiones más informadas al respecto.

Por ello, aparte del ahorro económico que supone evitar la instalación de cualquier medidor, cuya inversión se reduce en más de un 90%, Meterless es una oportunidad para optimizar el consumo de energía y ser más sostenibles: “el fin es, por un lado, entender tu consumo y, entendiendo tu consumo, hacerlo más eficiente”, explica Álvaro Romero, data scientist en el área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC.

En el IIC se trabaja además en otras iniciativas similares que combinan tecnología y gestión energética. Así pues, se desarrollan proyectos basados en datos para predecir la producción y la demanda de energía o detectar el fraude en las redes de distribución.