¿Cuánto? ¿Cuándo? y ¿Dónde?
Desde Grupo Oesía trabajamos en la predicción de la demanda a partir de datos históricos. Estos datos pueden incluir desde el consumo en los domicilios hasta eventos deportivos en la zona o condiciones meteorológicas, proporcionando la capacidad de predecir, con suficiente antelación, el consumo en un domicilio en franjas horarias o días concretos. Este conocimiento facilitaría notablemente la agilidad del suministro.
Este tipo de modelos, basados en redes neuronales, tienen la ventaja de que permiten priorizar las variables de entrada que producen las mayores variaciones en la salida, con lo que facilita identificar sobre qué variables desplegar las estrategias y políticas de acción que puedan producir mayor impacto.
Además, una predicción adecuada de la demanda proporciona información muy valiosa sobre las perspectivas del mercado energético, siendo un punto de información clave en la toma de decisiones tanto a nivel operativo como estratégico.
Tener una estimación general de las necesidades de energía permite generar economías de escala, anticipando por periodos analizados estratégicamente las necesidades para un aprovisionamiento JIT de la energía a suministrar. Del mismo modo, predecir la demanda contribuye a la optimización del control de costes, por lo que, afectando a toda la estructura económico-financiera de la organización, puede concluirse que mejora el rendimiento de la organización en general.
Para medir el valor aportado, OCCD contempla un módulo final de gemelos digitales que permite:
- estimar cómo varían determinados KPIs definidos por el cliente (solución a medida) en función, no solo de la predicción de la demanda, sino teniendo en cuenta otras variables de relevancia, permitiendo de este modo que el usuario simule la toma de decisiones y observe cómo los KPIs van cambiando;
- o fijar valores objetivo para estos KPIs (o indicar que deben maximizarse) y permitir que nuestros sistemas inteligentes recomienden, a partir de toda la información disponible, las acciones necesarias para optimizarlos, alcanzando el valor más próximo al deseado,
Esto supone un aporte de gran valor al negocio en la toma de decisiones sobre la base de modelos de IA, cuando menos, interpretable.
Grupo Oesía
