Tecnología Big Data para predecir el consumo de gas de los madrileños
El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y la distribuidora Madrileña Red de Gas han colaborado para crear una herramienta que sirva para predecir la energía que consumirán sus usuarios. 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 permite, según sus creadores, 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”.
