Actualizado el 19/11/2024
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La tecnología Big Data predecirá el consumo de gas de los madrileñosEscrito por Redacción TNI el 09/10/2018 a las 19:21:502010
 El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y la distribuidora Madrileña Red de Gas colaboran conjuntamente para predecir la energía que consumirán los usuarios de la compañía gasista. La aplicación de técnicas de analítica descriptiva y predictiva llevada a cabo por el IIC permite a la distribuidora madrileña obtener predicciones anuales y mensuales de la demanda, así como el análisis de diversos escenarios de crecimiento de clientes. Para crear este modelo predictivo, el IIC ha realizado un análisis descriptivo de los datos de todos los clientes de Madrileña Red de Gas, con variables como la geolocalización, las cifras de consumos y distintas variables meteorológicas. Basándose en el histórico de estos datos, ha desarrollado una herramienta predictiva con tecnología Big Data para estimar la demanda de gas. Este modelo de predicción aporta numerosos beneficios puesto que les ofrece la opción de realizar proyecciones a futuro según diversos escenarios, y desarrollar planes conforme a las previsiones de la demanda de cada uno de ellos. Además, permite focalizar la atención y priorizar la inversión, para optimizar los recursos y ahorrar costes, ayudando así a gestionar de forma más eficiente el servicio. Esta colaboración está en la línea de la mejora del servicio a sus clientes por parte de la compañía madrileña, que distribuye aproximadamente 9.500 GWh a través de una red de más de 5.600 km en la Comunidad de Madrid. Para Julia Díaz, Directora de Innovación de Health and Energy Predictive Analytics en el IIC, área de negocio que ha llevado a cabo el proyecto, “contar con un modelo predictivo es una garantía para la compañía que puede realizar proyecciones y gestionar los recursos de manera óptima. La tecnología Big Data es una gran aliada para las compañías distribuidoras porque permite extraer predicciones muy ajustadas, mediante el análisis de los datos del consumo de los usuarios, que les ayudan a ofrecer un mejor servicio”. |
