Identificación de patrones de comportamiento de consumo en el mercado eléctrico en entornos Big Data

Abstract

El objetivo principal de este proyecto reside en la utilización de técnicas de procesamiento Big Data con la finalidad de obtener información, sobre el consumo eléctrico en España, que sea de utilidad para las distribuidoras y generadoras eléctricas. Dicha información les permitirá conocer más a fondo las tendencias del mercado y las necesidades de sus clientes, lo que les facilitará la creación de ofertas orientadas a un tipo de cliente específico, que podrán ser usadas para mejorar el rendimiento de las empresas eléctricas. Para ello se ha llevado a cabo un análisis descriptivo sobre el consumo eléctrico que permite recaudar información acerca de como ciertos factores afectan al consumo de manera global. Teniendo en cuenta la información obtenida en dicho análisis, se procede a la identificación de patrones de comportamiento del mercado eléctrico español en función del tipo de actividad económica, el día de la semana, la estación del año y la provincia. Dichos patrones se han obtenido mediante la implementación, sobre el Cluster Big Data de ICAI, del algoritmo de agrupamiento K-Means, que crea grupos de datos en función del número de clúster, que es deducido a partir de una función de costes calculada.The main objective of this project lies in the use of Big Data processing techniques in order to gather information regarding the electricity consumption in Spain, which will be useful for electricity distributors and generators. This information will allow them to learn more about market trends and the needs of their clients, that will help them create offers aimed at a specific type of customer, which can be used to improve the performance of electricity companies. To do this, a descriptive analysis has been carried out on electricity consumption, which enables the gathering of information about how different factors affect the consumption as a whole. Taking into account the information obtained in this analysis, the next step is the identification of behavior patterns of the Spanish market according to the type of economic activity, the day of the week, the season of the year and the province Those patterns have been obtained through the implementation, run on ICAI's Big Data Cluster, of the K-Means clustering algorithm, which creates data groups according to the cluster number, which is deduced from a calculated cost function.