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Cómo comenzar

Modelo de Inteligencia Artificial

Añadir / Editar baselines

Análisis

Fiabilidad de la Predicción 

 

Prevé tu consumo y coste para el próximo mes, y lo compara con tus diferentes presupuestos y baselines.

Cómo comenzar

Nota: tiene que tener acceso de superAdmin o Administrador para poder configurar la previsión o Forecast. No obstante, contacte con el administrador de su cuenta.

El primer paso es configurar su previsión y permitir al sistema que haga algunos cálculos sobre el baseline a través de algoritmos de series temporales. Para ello vaya a Configuración Forecasting y clique en “Nuevo Forecast”. Aquí puede definir el dispositivo que quiera usar para entrenar y calcular su correspondiente previsión. Solo seleccione la localización asociada, el dispositivo y el correspondiente parámetro. Abajo se muestra un ejemplo:

 

Predicción masiva

En caso de que quiera calcular y visualizar la previsión de consumo (o generación) de su cuenta entera, de forma masiva, tienes la opción de crear predicciones masivamente (in-bulk).
 
Para ello, deberá hacer click en "Nuevo Forecast in-bulk" y seleccionar la Fuente Energética, el parámetro a predecir y los Medidores de Referencia para los que desee calcular la predicción:
 
mceclip0.png
 

Modelo de Inteligencia Artificial

El modelo no se puede editar y está basado en algoritmos de inteligencia artificial que utilizan el comportamiento de consumo (o generación) histórica, además de los parámetros de tiempo: mes, día y hora.
 
El algoritmo  calcula una previsión de consumo para cada hora futura, basándose en periodos similares considerando días/horas/meses similares a partir del último año de datos históricos disponible.
 
Se calcula una previsión a un año vista (365 días) que permite hacer una previsión de consumos y gastos a alto nivel.
 
Cuanto mayor histórico tengamos, más fiable será la predicción del modelo (ver Fiabilidad de la Predicción).

 

Añadir / Editar baselines

Se podrá comparar tu previsión de consumo con tus objetivos como baselines. Aquí se pueden añadir hasta 5 baselines para comparar con tu previsión de consumos.

 

Análisis

Una vez la información de la previsión ha sido configurada, hay que esperar unos momentos. Los datos de la previsión son calculados a diario (03:00 GMT+1) para un año. El sistema necesita entre 1 semana y 3 meses para conseguir modelos precisos. 6 meses de datos históricos son necesarios.

  1. Selector de fuente energética. Selecciona la fuente de energía que se quiere analizar.
  2. Selección del rango de datos. Selecciona el periodo de tiempo para el análisis. Para mayor rapidez se puede hacer uso de los atajos de pre-selección (hoy, ayer, últimos 7 días, último mes …)
  3. Localización. Selecciona la localización para el análisis.
  4. Dispositivo. Selecciona el dispositivo para el análisis.
  5. Frecuencia. Selecciona la frecuencia de medición: diaria, semanal y mensual.
  6. Comparación entre este Objetivo y Presupuesto. En este apartado las baselines previamente configuradas pueden ser seleccionadas para compararlas con los datos de previsión.
  7. Coste. Convierte la predicción en euros. El precio medio es considerado durante el periodo seleccionado para los cálculos.
  8. Exportar datos a Excel. Exporta los datos seleccionados a un archivo Excel.
  9. Gráfico de barras. Visualiza tus datos en un gráfico de barras.
  10. Vista acumulada. Analiza tu forecast agregando todos los consumos para el periodo seleccionado.
  11. Tabla de resumen. Comparación entre el consumo real, la previsión, y todas las baselines seleccionadas en caso de haber alguna. En este apartado se puede ver el consumo total y la diferencia entre con el consumo real.



Fiabilidad de la Predicción

Esta parte del artículo explica la métrica de fiabilidad disponible en la misma App de Predicción.


¿Qué es la métrica de fiabilidad de la predicción?

Se trata de una métrica que valora cómo de fiable es tu predicción de consumo. Consiste en una etiqueta escrita que puede tener 5 valores distintos. Al pasar el cursor por encima aparecerá un texto informativo con información relativa a la métrica y consejos acerca de cómo puedes mejorar tu predicción. Los posibles valores de la métrica son:

High
La diferencia entre la predicción y tus datos es inferior al 10%, ésto significa que puedes confiar en la predicción.
High.png


Medium
Existe una diferencia entre la predicción y tus datos de entre un 10 y un 20%. La predicción es aceptable pero no muy buena. Es aconsejable que revises la calidad de tus datos tratando de solucionar valores atípicos o periodos vacíos.
Medium.png

Low
La diferencia entre tus datos y la predicción es superior al 20%, no es aconsejable confiar en la predicción. Revisa tus datos, quizás tengas demasiados periodos vacíos, valores atípicos o puede que tu variabilidad de consumo sea muy alta.
Low.png
 
 
None
Tu predicción no se a calculado por falta de datos o por demasiada variabilidad en tu consumo.
None.png


Error
Hubo algún error durante el cálculo de tu predicción. Por favor, contacta a nuestro equipo de soporte.
Error.png
 


¿Cómo funciona?

La métrica de fiabilidad en la predicción es una nota basada en indicadores estadísticos que valoran la calidad de tus datos. Algunos de los parámetros considerados en éste análisis son:

  • Cantidad de valores nulos en tus datos
  • Cantidad de N/A en tus datos
  • Patrones de comportamiento inestables
  • Valores atípicos

Cuanto mejor sea la calidad de tus datos más sólidas serán las predicciones. En función del rango de nota obtenida se determina el valor de la etiqueta de la métrica de fiabilidad en la predicción..

ForecastReliabilityGraph.png

 

 

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