Predicción de consumo eléctrico de un edificio no residencial con Machine Learning ; Prediction of electricity consumption in a non-residential building using Machine Learning
Dado que las personas pasan gran parte del tiempo en edificios, es necesario diseñar ambientes interiores que les garanticen salud, bienestar y productividad. Esto podría lograrse a expensas de la energía consumida por los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, que representan ha...
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Universidad Católica de Salta. Facultad de Arquitectura y Urbanismo (Salta)
2025
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Given that people spend a significant portion of their time in buildings, it is essential to design indoor environments that promote their health, well-being, and productivity. This could be achieved at the expense of the energy consumed by heating, ventilation, and air conditioning systems, which account for up to 56% of total building energy consumption. To reduce this consumption, strategies such as precooling or preheating could be beneficial, provided there is advanced information on the building’s energy performance. In this work, machine learning techniques were applied to address gap filling in data series and predict electricity consumption at the Rector’s Office building of the National University of Salta. Meteorological data from own stations, the National Meteorological Service, and satellite data were used. Using neural networks, missing data in the temperature and solar radiation series were filled, and sixteen models based on deep learning were trained to predict electricity consumption at different time periods. Performance, prediction horizon, and computational cost were evaluated. The results obtained demonstrate a good predictive capacity for the selected model, with correlation values greater than 0.95 for 15-minute predictions and 0.75 for 6-hour predictions. |
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