Permite pronosticar en edificios la demanda eléctrica de las próximas 24 horas a partir de cualquier hora del día
El docente investigador del Instituto Tecnológico de Santo Domingo (Intec) Deyslen Mariano desarrolló un modelo de pronóstico de demanda de energía eléctrica a corto plazo para edificios no residenciales basado en aprendizaje automático, que permite pronosticar en edificios la demanda eléctrica de las próximas 24 horas a partir de cualquier hora del día utilizando variables climáticas, de calendario y valores de tiempo pasado.
Su investigación fue realizada en régimen de cotutela con la Universidad de Valladolid, para obtener el título de doctor en Ingeniería Industrial, y del INTEC, para obtener su título de doctor en Gestión Energética para el Desarrollo Sostenible.
“La búsqueda por mejorar el confort de los ocupantes dentro de los edificios ha traído como consecuencia que los edificios estén cada vez más equipados con dispositivos que a medida que ayudan a mejorar el confort térmico, el confort visual y la calidad de aire en su interior aumentan el consumo de los mismos”, explicó Mariano, tras confirmar que las edificaciones son responsables de una tercera parte del consumo de energía y casi un 40 por ciento de las emisiones de CO2 a nivel mundial.