Descubriendo el poder del Big Data en el mundo energético

5 de septiembre de 2017

Contenido creado por Pedro A. Baigorri, Marta García Moreno, Henar Muñoz Frutos y J.Carlos Calvo Martínez, miembros del equipo de producto de LUCA.

Ahora más que nunca las técnicas Big Data están ayudando a las empresas a conseguir los estrictos requisitos de eficiencia energética que la legislación les obliga a cumplir. Asimismo, es un importante mecanismo para la reducción de consumo de energía y por lo tanto, el ahorro económico. Pero, ¿en qué consisten realmente las técnicas de Big Data aplicadas al mundo energético? ¿Qué tipos de análisis existen?

Figura 1: Nuestra solución LUCA Energy.
Un ejemplo de análisis predictivo es nuestra solución LUCA Energy. El procedimiento seguido en la creación del Predictor de Energía de LUCA Energy se ajusta a los pasos que debe seguir un proyecto de analítica predictiva. Impulsado por el equipo de IOT Global, LUCA Energy complementa con la capacidad BigData el Servicio de Eficiencia Energética de Movistar España.
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Como ya se presentó en este blog, el primer módulo de LUCA Energy es el Predictor de Consumo de Energía que detecta desviaciones de consumo de manera que pueda alertar anticipadamente a las empresas de su exceso de consumo para que puedan tratar de reducirlo.

Descubrimiento y Preparación de los datos

Los datos obtenidos en crudo provenientes de los sensores IoT instalados en la empresa, son filtrados y procesados para obtener un formato común con datos de temperatura interior y exterior y consumo energético.

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Figura 2: Ejemplo resultados predicción consumo sin calendario.

Planificación y Construcción del modelo

Generar el modelo implica seleccionar las variables más importantes y que más influyen en el consumo energético.

La primera versión del algoritmo se centró en los consumos de los días anteriores y los valores de temperaturas. Con esta versión, se obtuvieron resultados de calidad para días de trabajo estándar, pero no para aquellos días que no se ajustaban a ciertos patrones. Por ejemplo, si se trabajaba un domingo de forma extraordinaria, los ajustes de consumo no eran muy precisos al día siguiente, tal y como se muestra en la Figura 1.

En una segunda iteración, para resolver el problema mencionado anteriormente se abordó una siguiente versión del algoritmo donde se incorporaron al modelo datos de calendarios tanto días festivos en los años y regiones particulares de los clientes, como festivos abiertos. Con ello, el algoritmo obtuvo un ajuste de predicciones mucho mayor en las situaciones que se comentaban anteriormente. Se puede observar la mejoría de la predicción de los resultados en la Figura 2, tratándose del mismo día observado en la gráfica anterior.

Figura 3: Ejemplo resultados predicción consumo con calendario.

Comunicación de los resultados

Los resultados obtenidos de los modelos deben ser evaluados y reportados. Para ello, se adoptó la métrica R2Score o coeficiente de determinación de la regresión, cuyo valor oscila entre 0-1 siendo 1. Esta métrica fue usada en un proceso de benchmarking que analizaba la calidad de los resultados de forma automatizada. Esto permitió realizar análisis comparativos probando las distintas opciones de configuración existentes en los algoritmos.

Un ejemplo de ello fueron las pruebas para la selección del periodo de histórico de datos necesario para el entrenamiento de los algoritmos.

Con este enfoque y realizando un benchmarking global del algoritmo se consiguió llegar en la mayor parte de las oficinas analizadas a unos resultados de predicción con R2Score entre 0.8 y 1. También se pudo determinar el periodo de entrenamiento mínimo y óptimo para llegar al régimen de mayor R2Score, tal y como se visualiza en la Figura 3.

Figura 4: R2Score del algoritmo de LUCA Energy en función del tiempo y oficinas.

Mejora de la robustez del algoritmo

Tras analizar más detalladamente el benchmarking realizado, se detectó que anomalías o desviación en el consumo enérgico típico afectaban en la predicción de los días que dependía y bajaban la calidad del algoritmo. Para mejorar el R2score del algoritmo, se aplicó técnica de detección de valores atípicos en la entrada de los datos. El objetivo es mejorar la robustez del algoritmo a posibles problemas ocasionales en la calidad de los datos de entrada.

La Figura 3 muestra en azul los datos obtenidos a partir de los sensores de la Plataforma de Eficiencia Energética de Telefónica. Dichos datos se compararon con datos de consumo de días similares y se consideró que eran valores atípicos, es decir datos que distaban mucho de los demás correspondientes al mismo tipo de día, procediendo a la sustitución de dichos valores. Esto dio lugar a los valores de input “limpiados” representados por la línea naranja de la Figura 4.

Figura 5: Input original (azul) vs Input sin valores atípicos.

Con los nuevos datos limpiados de input, el algoritmo de predicción mejoró tanto los valores de R2Score como el número de días y minutos desviados, tal y como se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1: Resultados Benchmarking Con Valores Atípicos vs Sin Valores Atípicos.

Otro caso relativamente frecuente e importante es que los sensores no puedan enviar los valores de consumo y se reciban valores nulos como entrada al Predictor. En ese caso también debe hacerse una eliminación de los valores atípicos.

Llegados a este punto y dada la robustez del algoritmo, el Predictor de Energía está listo para ser usado como parte del Servicio de Eficiencia Energética de Telefónica España. Inicialmente arrancará como Piloto que servirá para obtener un feedback importante de los clientes.

Próximos pasos

La evolución del servicio LUCA Energy empieza a afrontar otros casos de uso como la “Simulación de Cambios” que tratará de dar respuesta a preguntas como “¿Cuánto consumiré de más si abro una hora antes al público entre semana?”, “¿Cuánto ahorraré si disminuyo la temperatura 1 grado en invierno durante el horario de trabajo?”.

Además de esto, LUCA Energy abordará otros casos de uso aún más complejos tales como el “Mantenimiento Predictivo” que permitirá alertar sobre futuras averías antes de que se produzcan y el caso “Gestor de Diseño” que se encargará de proporcionar un diseño de oficinas óptimo desde el punto de vista de eficiencia energética.

La respuesta a estas preguntas y todos estos avances demuestran el poder que puede ofrecernos el Big Data y su correcta aplicación y análisis en el mundo de la eficiencia energética.

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