Innovación

Un algoritmo permitirá estimar la demanda energética española

Escrito por Marcos Merino

Desarrollados por dos grupos de investigación de la UAH y la URJC, este algoritmo contará con una tasa de error inferior al 2%.

Dos grupos de investigadores universitarios, GRAFO (de la Univ. Rey Juan Carlos) y GHEODE (de la Univ. de Alcalá de Henares) han anunciado en un artículo publicado en la revista ‘Energy Conversion and Management’ el desarrollo de un algoritmo capaz de estimar de manera precisa la demanda de energía en España a un año vista, partiendo únicamente de un conjunto de variables macroeconómicas.

Los resultados obtenidos por los investigadores permiten constatar la fiabilidad del algoritmo, incluso durante los períodos de crisis económica, a priori menos predecibles. La metodología en la que se basa es la conocida como Búsqueda de Vecindad Variable (VNS, por sus siglas en inglés), que permite establecer cuáles entre las 14 variables disponibles resultan más relevantes para establecer la estimación de la demanda energética.

Jesús Sánchez-Oro, investigador de la E.T.S. de Ingeniería Informática de la URJC y autor principal del estudio, explica que una vez 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%”.

El grupo de investigación GHEODE (siglas de ‘Grupo Heurísticos Modernos de Optimización y Diseño de Redes de Comunicaciones’), perteneciente al Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la UAH, se creó en 2005 con el fin de “aplicar algoritmos emergentes y sistemas de inteligencia artificial para la resolución de multitud de problemas relacionados con la obtención de energía, las telecomunicaciones, etc”. Por su parte, el grupo GRAFO (siglas de ‘Group for Research in Algorithms For Optimization’), se centra en los problemas de optimización vinculados a la ciencia y a la ingeniería.

Esta investigación se enmarca en una serie de proyectos -financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad- sobre algoritmos bio-inspirados para problema de predicción relacionados con las energías renovables, y los científicos que han participado en la misma confían en que será de utilidad para mejorar la toma de decisiones de las autoridades políticas y los expertos del sector.

Vía | Agencia SINC

Sobre el autor de este artículo

Marcos Merino

Marcos Merino es redactor freelance y consultor de marketing 2.0. Autodidacta, con experiencia en medios (prensa escrita y radio), y responsable de comunicación online en organizaciones sin ánimo de lucro.