Demanda de energía real (rojo) frente a la estimada por el algoritmo (azul). Fuente: URJC.
Investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y de la Universidad de Alcalá de Henares (UAH), ambas de Madrid, han diseñado un algoritmo que estima de forma precisa la demanda de energía española a un año vista, a partir de una serie de variables macroeconómicas.
La estimación, explica la URJC en una nota recogida por Tendencias 21, es correcta incluso durante los períodos de crisis económica, en los que la demanda de energía es muy difícil de predecir.
El algoritmo propuesto, basado en la metodología conocida como Búsqueda de Vecindad Variable (VNS, Variable Neighborhood Search), selecciona aquellas variables macroeconómicas, de entre las 14 disponibles, que son más relevantes para llevar a cabo la estimación de la demanda de energía.
“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%”, explica Jesús Sánchez-Oro, autor principal del estudio e investigador de la Escuela de Ingeniería Informática de la URJC -que al igual que la UAH, es miembro de CODDII-.
Todos los ensayos han sido ejecutados en un ordenador de sobremesa común (un Intel Core i7 a 2.67 GHz con 8 GB de RAM).
