App para optimización y seguimiento consumos energéticos

Abstract

Este proyecto trata sobre el desarrollo de una aplicación móvil que consiga unificar, en una única interfaz intuitiva, los consumos de electricidad, gas y agua de una residencia en España. La complejidad del mercado actual exige herramientas que centralicen esta información, por lo que la plataforma no solo recopila los datos, sino que debe ser capaz de ayudar a la persona a entender, predecir y auditar su factura en todo momento. Este doble enfoque persigue un fin claro: traducirse en un ahorro económico directo para el hogar y, de forma paralela, en un beneficio ecológico significativo para el mundo mediante la reducción de la huella de carbono. Para llevar a cabo esta tarea, el sistema cuenta con un avanzado núcleo analítico que implementa un algoritmo de predicción fundamentado en la potenciación de gradiente por cuantiles. Esta técnica matemática consigue dar al usuario un intervalo del 80 % de confianza bajo el cual caerá su factura, mitigando la incertidumbre inherente al consumo diario y ofreciendo un margen de seguridad financiera indispensable. Además, la aplicación cuenta con la capacidad de diseccionar los componentes de la factura y aconsejar de manera activa y personalizada qué medidas adoptar para optimizar el gasto continuo. Por último, la herramienta ayuda a comparar y contrastar el desembolso actual con su registro histórico, un paso fundamental para contextualizar el consumo, detectar posibles anomalías y comprender la evolución de los hábitos domésticos. De esta manera, esta aplicación consigue ayudar a optimizar de forma integral el gasto energético residencial.This project addresses the development of a mobile application designed to unify the consumption of electricity, gas, and water of a residence in Spain into a single, intuitive interface. The complexity of the current market demands tools that centralize this information; therefore, the platform not only collects data but must also be capable of helping the user understand, predict, and audit their bill at all times. This dual approach pursues a clear objective: to translate into direct economic savings for the household and, in parallel, into a significant ecological benefit for the world through the reduction of the carbon footprint. To carry out this task, the system features an advanced analytical core that implements a prediction algorithm based on quantile gradient boosting. This mathematical technique manages to provide the user with an 80% confidence interval within which their bill will fall, mitigating the uncertainty inherent in daily consumption and offering an indispensable financial safety margin. Furthermore, the application possesses the capability to dissect bill components and actively provide personalized advice on measures to adopt to optimize ongoing expenditures. Finally, the tool helps compare and contrast current spending with historical records, a fundamental step to contextualize consumption, detect potential anomalies, and understand the evolution of domestic habits. In this manner, the application succeeds in comprehensively optimizing residential energy expenditure.