{"id":4289,"date":"2024-03-26T15:42:34","date_gmt":"2024-03-26T15:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/?p=4289"},"modified":"2024-03-26T15:45:18","modified_gmt":"2024-03-26T15:45:18","slug":"cenid-desarolla-un-modelo-de-ia-para-detectar-anomalias-en-el-consumo-electrico-en-edificios-publicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/2024\/03\/26\/cenid-desarolla-un-modelo-de-ia-para-detectar-anomalias-en-el-consumo-electrico-en-edificios-publicos\/","title":{"rendered":"CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomal\u00edas en el consumo el\u00e9ctrico en edificios p\u00fablicos"},"content":{"rendered":"

CENID desarrolla un modelo de IA para detectar anomal\u00edas en el consumo el\u00e9ctrico en edificios p\u00fablicos<\/strong>
\nEl profesor e investigador Fara\u00f3n Llorens ha explicado en M\u00e1s de uno Alicante que el objetivo es mostrar la validez del proyecto adaptado a contextos reales<\/em><\/p>\n

Luz Sig\u00fcenza<\/p>\n

Alicante | 26.03.2024<\/p>\n

https:\/\/www.ondacero.es\/emisoras\/comunidad-valenciana\/alicante\/audios-podcast\/mas-de-uno\/cenid-desarolla-modelo-detectar-anomalias-consumo-electrico-edificios-publicos_202403266602bfbf5e1b1f00011112b2.html<\/a><\/p>\n

<\/p>\n

CENID, el Centro de Inteligencia Digital de la provincia de Alicante, impulsado por la Diputaci\u00f3n de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche, ha lanzado un proyecto en el que se estudia el modelo de comportamiento de los usuarios de instalaciones p\u00fablicas mediante algoritmos de Inteligencia Artificial para ayudar en la gesti\u00f3n y optimizaci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico en estos espacios. Este trabajo ha sido coordinado por Fara\u00f3n Llorens y cuenta con la labor de Francisco Maci\u00e1, Jos\u00e9 Francisco Vicent, Alberto Real, Jos\u00e9 Vicente Bern\u00e1, Jos\u00e9 Manuel S\u00e1nchez y Javier Garc\u00eda, de la UA.<\/p>\n

Con el objetivo de mostrar la validez de la propuesta, se siguieron unos pasos dirigidos de comprobar la capacidad del modelo para adaptarse a contextos reales, en los que puede ser perfectamente aplicable, y que no necesiten la supervisi\u00f3n manual de los seres humanos, generando alertas para que se tomen las medidas pertinentes.<\/p>\n

Se trabajo a partir de la plataforma Smart University, desarrollada por la Universidad de Alicante, para la recogida de los datos que fueron extra\u00eddos tras dos a\u00f1os de sensorizacio\u0301n, en periodos de 1h del consumo el\u00e9ctrico de 36 edificios de la UA. Seguidamente se adaptaron algoritmos de IA para generar modelos de comportamiento de los usuarios de estos espacios. Para la predicci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico, que tienen tanto componentes temporales como espaciales, se us\u00f3 el modelo AGCRN (Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network).<\/p>\n

La siguiente acci\u00f3n se centr\u00f3 en definir las alertas que permitieran detectar situaciones an\u00f3malas en la eficiencia energ\u00e9tica de los edificios monitorizados para optimizar su uso. De este modo se dise\u00f1aron algunas acciones reactivas (altas, bajas, por encima y por debajo del l\u00edmite establecido) y preventivas (reducir el consumo para evitar picos, reducirlo al sobrepasar un l\u00edmite establecido y disminuir dicho consumo si no se sobrepasan l\u00edmites).<\/p>\n

Para demostrar la validez del modelo de predicci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico, se utilizaron los datos de otros espacios ya estudiados, de forma que mediante el uso de la informaci\u00f3n de un modelo previamente entrenado se puedan detectar patrones en otros lugares, pese a que no se tengan datos propios.<\/p>\n

Uno de los \u00faltimos pasos para confirmar la efectividad de este proyecto fue incorporar estas herramientas de IA al actual sistema de gesti\u00f3n de datos Smart University. Esto ha permitido disponer de informaci\u00f3n en tiempo real (colecci\u00f3n UA-Energ\u00eda) y de la predicci\u00f3n (colecci\u00f3n UA-CENID Energy Predicci\u00f3n). Ambas disponibles para los usuarios con acceso al sistema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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