Encuentra más información en nuestro repositorio digital
Optimizar las estrategias empresariales energéticas mediante aprendizaje automático implica el uso de análisis predictivos para prever con precisión la demanda y los precios de la energía, mejorar la eficiencia operativa mediante la optimización de recursos y el mantenimiento predictivo, y optimizar la integración de las energías renovables en la red eléctrica. Este enfoque maximiza la producción, reduce costes y garantiza la estabilidad del suministro energético. La novedad de integrar el aprendizaje de refuerzo profundo (DRL) en la gestión energética reside en su capacidad para adaptar y optimizar las estrategias operativas en tiempo real, aprovechando de forma autónoma técnicas avanzadas de aprendizaje automático para gestionar entornos energéticos dinámicos y complejos. Los resultados del estudio demuestran la eficacia del DRL para optimizar las estrategias de gestión energética. Las pruebas de validez estadística revelaron valores de error bajos [MAE: 1,056 × 10(−13) y RMSE: 1,253 × 10(−13)], lo que indica una gran precisión predictiva y robustez del modelo. El análisis de sensibilidad mostró que las variaciones en el consumo energético de calefacción y refrigeración afectan significativamente al consumo total de energía, con cambios previstos que oscilan entre 734,66 y 835,46 unidades.