Creación de un modelo predictivo de consumo energético de un edificio inteligente

Abstract

El 40% del consumo energético de la UE y del 36% de las emisiones de gases de efecto invernadero son consecuencia de edificios. Esto manifiesta la necesidad de mejora en la eficiencia energética de las distintas edificaciones para proveer un desarrollo sostenible.

En este contexto surgen los denominados Smart Buildings, edificios optimizados para reducir su consumo energético hasta valores cercanos a cero. Estos edificios están equipados con sistemas que permiten medir su rendimiento en distintas secciones.

Las diversas técnicas de análisis de datos con las que contamos en la actualidad nos permiten desarrollar distintos modelos predictivos para variables que nos resulten de interés. El consumo energético es también susceptible de ser predicho mediante distintos modelos de regresión, “machine learning” y series temporales.

En este trabajo se elaborará un conjunto de modelos de distinta índole para predecir el consumo energético del edificio LUCIA utilizando distintas variables que aporten información a la hora de explicar la variabilidad en dicho consumo.

Buildings account for 40% of the EU's energy consumption and 36% of its greenhouse gas emissions. This highlights the necessity to improve the energy efficiency of buildings to ensure sustainable development. This has led to the emergence of smart buildings, buildings optimized to reduce their energy consumption to near-zero levels. These buildings are equipped with systems that make it possible to measure their performance in different areas. The diverse data analysis techniques that we have nowadays allow us to develop several predictive models for the most interesting variables. Energy consumption is also susceptible of being predicted by distinct regression, machine learning, and time series models. In this project, different kind of models will be used to predict energy use of LUCIA building using several variables that provide information when explaining variability in this consumption.