Machine Learning
Distribución de Energía
Predicción del Consumo Residencial de Electricidad
Curvas de demanda D+1 horarias
Granularidad por zona
Optimización de flujos dinámica
El Reto
La estimación basada en perfiles de consumo estáticos y promedios históricos impedía la distribución óptima. Sin previsión ajustada a la demanda real, la inyección en la red causaba altas pérdidas de energía.
Lo Que Construimos
Un pipeline de ML que combina historial de consumo de contadores inteligentes, previsiones meteorológicas y variables temporales genera curvas de demanda horarias para D+1, segmentadas por zona. Los flujos de distribución se ajustan dinámicamente en tiempo real.
Impacto Operacional
Reducción directa de pérdidas de transporte, mejora del equilibrio de la red y plena utilización de la energía producida — cada megavatio alcanzando su destino útil.
Tecnología Utilizada
PythonProphet
scikit-learn
Azure MLPower BI
