Analizador por Perfiles de Consumo Energético
(Energy Usage Profile Analysis Engine)
Propósito del algoritmo
Este algoritmo proporciona una herramienta Compute-to-Data diseñada para analizar y comparar el comportamiento energético de puntos de suministro agrupados por tipología de uso (por ejemplo: alumbrado público, edificios residenciales, garajes, equipamientos públicos, instalaciones comerciales, etc.).
Su objetivo principal es identificar desviaciones, ineficiencias y comportamientos anómalos dentro de cada grupo homogéneo, estableciendo referencias claras que sirvan como base para procesos de optimización, planificación de inversiones y evaluación de su retorno económico (ROI).
El algoritmo no expone datos individuales identificables. En su lugar, genera comparaciones estadísticas seguras que permiten entender cómo se comporta cada suministro respecto al estándar de su perfil.
Qué hace el algoritmo (visión general de alto nivel)
1. Clasifica los puntos de suministro por perfil de uso
El algoritmo agrupa los puntos de suministro según criterios definidos por el usuario o el caso de estudio, como por ejemplo:
- tipo de instalación
- función del suministro
- patrón operativo esperado
- otras variables relevantes del contexto
Cada grupo representa un perfil energético comparable, evitando comparaciones entre usos no equivalentes.
2. Calcula métricas de referencia por perfil
Para cada perfil, el algoritmo calcula indicadores agregados como:
- consumo medio
- rangos de consumo habituales
- valores máximos y mínimos
- distribución estadística del grupo
Estas métricas definen un comportamiento de referencia para cada tipología de uso.
3. Mide desviaciones individuales respecto al perfil
Una vez definido el estándar del grupo, el algoritmo evalúa cada punto de suministro calculando:
- desviación porcentual respecto al promedio del perfil
- posición relativa dentro de la distribución del grupo
- identificación de comportamientos fuera de la norma
Este análisis permite detectar ineficiencias, errores de dimensionamiento o usos no previstos sin necesidad de inspección directa.
4. Genera resultados comparativos seguros y anonimizados
El resultado del algoritmo incluye:
- indicadores de desviación
- clasificaciones por rangos
- estadísticas agregadas por perfil
No se exponen valores absolutos sensibles, identificadores técnicos ni ubicaciones exactas, lo que hace que las salidas sean aptas para análisis compartidos entre múltiples actores.
Cómo este algoritmo soporta el modelo Compute-to-Data
1. Comparación sin exposición de datos brutos
Todo el procesamiento se realiza dentro del entorno seguro. Solo se exportan métricas relativas y agregadas, preservando la confidencialidad de cada punto de suministro.
2. Permite definir estándares antes de optimizar
Antes de invertir en medidas correctivas o infraestructuras, es esencial responder preguntas como:
- ¿Qué se considera un consumo “normal” para este tipo de uso?
- ¿Qué suministros se desvían significativamente del estándar?
- ¿Dónde es más probable obtener mejoras con menor inversión?
Este algoritmo establece esas referencias de forma objetiva.
3. Reduce errores en la toma de decisiones
Evita comparaciones incorrectas entre usos distintos y reduce el riesgo de decisiones basadas en intuiciones o datos no contextualizados.
Por qué este algoritmo es valioso para el sector energético
1. Base para programas de optimización replicables
Al definir perfiles y estándares claros, permite diseñar medidas de optimización que pueden replicarse en múltiples instalaciones similares.
2. Apoyo directo a la valoración de inversiones y ROI
Las desviaciones detectadas ayudan a:
- priorizar actuaciones
- justificar inversiones energéticas
- estimar ahorros potenciales
- evaluar el retorno económico esperado
3. Aplicable a sector público y privado
Es especialmente útil para:
- administraciones públicas (alumbrado, edificios municipales)
- gestores de infraestructuras
- cadenas de retail y hostelería
- operadores de redes no intensivas
4. Preparación para analítica avanzada
Los perfiles definidos sirven como base para algoritmos posteriores de:
- optimización energética
- detección avanzada de anomalías
- simulación de escenarios
- planificación estratégica
Resumen
El Analizador por Perfiles de Consumo Energético es un algoritmo Compute-to-Data que clasifica puntos de suministro por tipología de uso y compara su comportamiento frente a estándares agregados del grupo. Identifica desviaciones y comportamientos fuera de la norma de forma segura y anónima, sentando las bases para optimización energética, evaluación de inversiones y toma de decisiones basada en datos, sin exponer nunca información sensible.