Análisis Big Data para la Respuesta a la Demanda en el Mercado Eléctrico

Abstract

El modelo de negocio tradicional de las compañías energéticas está cambiando los últimos años. La introducción de los contadores inteligentes ha conll evado un aumento exponencial del volumen de datos disponibles, y su análisis puede ayudar a encontrar patrones de consumo entre los clientes eléctricos para reducir costes y proteger el medioambiente. Las cen trales generan energía eléctrica para poder cubrir los picos de consumo en momentos puntuales. Un conjunto de técnicas denominadas "demand response" intenta dar solución a este problema usando propuestas de inteligencia artificial. En este documento se propone una metodología para el procesado de los grandes volúmenes de datos como los que generan los conta dores inteligentes. Tanto para el preprocesado como para la optimización y realización de este análisis se utilizan técnicas big data. En concreto, una versión distribuida del algoritmo k-means y de varios índices de validación interna de clustering para big data en Spark. Los datos de origen corresponden los consumos de clientes eléctricos de Cataluña durante el año 2016. El análisis de estos consumidores realizado en este trabajo ayuda a su caracterización. Este mayor conocimiento sobre los hábitos de consumos y tipos de clientes, puede facilitar a las compañías eléctricas la labor