Sin duda alguna el consumo energético es uno los problemas más acuciantes actualmente. Poder estimar el consumo energético de un edificio de forma razonable es vital para poder predecir el impacto que posibles mejoras tendrían en el consumo.
En este TFG vamos a abordar el problema del desarrollo de modelos predictivos capaces de realizar buenas predicciones del consumo energético de un edificio atendiendo a cuatro medidores específicos: agua caliente, refrigeración, electricidad y vapor. Los datos que se usarán provienen de más las mediciones realizadas durante tres años en más de 1000 edificios distribuidos por 16 zonas distintas. Han sido proporcionados por ASHRAE, una institución cuyo propósito es obtener un entorno más sostenible y saludable mediante el avance en investigación en HVAC (heating, ventilation and air conditioning) y ciencias relacionadas. Actualmente estos datos están disponibles en la plataforma Kaggle como competición (https://www.kaggle.com/c/ashrae-energy-prediction/).
El objetivo de este trabajo fin de grado es estudiar el problema y proporcionar distintas soluciones al mismo, comparándolas desde un punto de vista formal (validación), no es obviamente ganar dicha competición. Para ello planteamos los siguiente subobjetivos:
▪ Realizar un estudio de los datos disponibles (datos sobre los edificios, el consumo y el clima). Realizando las transformaciones necesarias sobre los datos de entrada para poder abordar las diferentes tareas identificadas (predicción numérica de una o múltiples variables).
▪ Definir las distintas estrategias de predicción, abordando desde técnicas de series temporales a técnicas basadas en aprendizaje automático. Será necesario determinar si pueden establecerse relaciones entre los edificios, agrupaciones y si es más conveniente predecir las variables respuesta (medidores) de forma individual o de forma conjunta.
