Proyecto III · 3º curso, 2º cuatrimestre · ETSINF, Universitat Politècnica de València
Energenius: gestión inteligente de energía solar
Pipeline predictivo + optimización lineal para programar baterías hora a hora
Autores: Josep Magraner Cuñat · Sergio Catalán Ruz · Luminița Ciobanu Borinschi · Manuel Martín Morante · Sergei Mintianskii · Rustam Suleimanov
R² 0,925
predicción de consumo
R² 0,973
predicción de generación
8 784
registros horarios (2024)
10,37 €
ahorro en 48 h (escenario 1)
Contexto
Energenius es un sistema de gestión inteligente de energía solar que combina predicción y optimización para decidir hora a hora qué hacer con la energía: consumir, almacenar en batería, vender al grid o comprar. Sigue el flujo CRISP-DM e integra meteorología real, precios del mercado regulado y datos sintéticos de comportamiento doméstico.
Datos
Meteorología horaria de Valencia 2024 vía Open Meteo (temperatura, nubosidad, lluvia, humedad, viento, horas de sol), precios horarios de Red Eléctrica de España (REE), y un generador sintético de consumo doméstico parametrizado por tipo de hogar (familia, pareja joven, jubilados), número de ocupantes, eficiencia, vacaciones y patrones horarios distintos. Total: 8 784 filas horarias alineadas y limpias.
Modelado
Tres RandomForestRegressor independientes para consumo, generación y precio: robustos a la escala, capturan no-linealidades y dan importancias interpretables. Validación con TimeSeriesSplit de 5 folds y métrica añadida Mean Cost Error (MCE = MAE × precio) para medir el error en euros, no solo en kWh. R² medio: 0,925 (consumo), 0,973 (generación), 0,391 (precio, mucho más volátil).
Optimización con PuLP
Programa lineal por horizonte temporal (48 h) con variables de carga/descarga de batería, energía vendida y comprada. Restricciones de balance, capacidad, eficiencia de carga y límites físicos. Función objetivo: maximizar el beneficio neto (ingresos por venta − coste de compra). Análisis de sensibilidad sobre capacidad de batería (5/10/15 kWh) y desplazamientos de precio (±20 %): variación menor del 15 %.
Resultados y mockup
Escenario 1 (compra 0,40 €/kWh, venta 0,20 €/kWh): el sistema solar+batería ahorra 10,37 € en 48 h frente a no tener nada. Escenario 2 con precios más bajos: 4,36 €. La rentabilidad de la batería depende del ratio compra/venta y el perfil de consumo. Mockup en Streamlit con landing, selección de módulo, formulario de inputs, gráficos de batería vs. consumo y ahorro acumulado.