Investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos han desarrollado un algoritmo capaz estimar de manera precisa la demanda de energía española con un año de antelación. Esta técnica puede ser de utilidad para las autoridades políticas y expertos en el sector de la energía, que tienen que prever anualmente el abastecimiento energético, una estimación que constituye uno de los principales problemas en el ámbito nacional.
La noticia recoge que el grupo de investigación GRAFO de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) ha desarrollado, junto con el grupo GHEODE de Universidad de Alcalá, un algoritmo capaz de llevar a cabo la estimación precisa de la demanda de energía española a un año vista a partir de una serie de variables macroeconómicas, informa la URJC.
Los resultados obtenidos han sido publicado en la revista Energy Conversion and Management y constatan que la robustez de este algoritmo queda demostrada dada su correcta estimación incluso durante los períodos de crisis económica, donde la demanda de energía es muy difícil de predecir.
El algoritmo propuesto, basado en la metodología conocida como Búsqueda de Vecindad Variable (VNS, por sus siglas en inglés), es capaz de seleccionar aquellas variables macroeconómicas, de entre las 14 disponibles, que son más relevantes para llevar a cabo la estimación de la demanda de energía, informa la Universidad.
Predecir la demanda de energía
“Realizada la selección, una red de neuronas de aprendizaje rápido se entrena con los datos disponibles de los últimos 30 años. Una vez la red está entrenada, podrá predecir cuál será la demanda de energía española a un año vista, con una tasa de error inferior al 2%”, ha explicado Jesús Sánchez-Oro, investigador de la E.T.S. de Ingeniería Informática de la URJC y autor principal del estudio.
Todos los ensayos del artículo han sido ejecutados en un ordenador de sobremesa común (un Intel Core i7 a 2.67 GHz con 8 GB de RAM), por lo que no es necesario disponer de ninguna equipamiento especial para llevar a cabo la estimación.
Los investigadores plantean que el algoritmo propuesto podrá ser de utilidad para las autoridades políticas y expertos en el sector de la energía, que tienen que tratar cada año con la problemática del abastecimiento energético.
El estudio se enmarca en diferentes proyectos de investigación, financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad, sobre algoritmos híbridos bio-inspirados para problemas de predicción en energías renovables y diseño, implementación y explotación de técnicas heurísticas avanzadas.
Carlos Sánchez Criado
Publicista por la Universidad Complutense. Director comercial de publicaciones técnicas del sector de la energía durante doce años. Director de Energy News Events, S.L. desde 2012 difundiendo información en Energynews.es, movilidadelectrica.com e hidrogeno-verde.es. Y por supuesto, organizando eventos como VEM, la Feria del Vehículo Eléctrico de Madrid.
