En el panorama de desarrollo sostenible, las Comunidades Energéticas Locales están emergiendo como actores clave. Un desafío significativo para estas comunidades es lograr la autosuficiencia mediante la gestión efectiva del equilibrio entre la producción y el consumo de energía. Para abordar este desafío, es fundamental desarrollar e implementar modelos de pronóstico que brinden predicciones precisas, las cuales pueden ser utilizadas por algoritmos de optimización y planificación. Sin embargo, la aplicación de soluciones de pronóstico a menudo se ve obstaculizada por restricciones de privacidad y regulaciones, ya que los usuarios que participan en la Comunidad Energética Local pueden ser reticentes a compartir sus patrones de consumo con otros.
En este contexto, el uso de Aprendizaje Federado (FL) puede ser una solución viable, ya que permite crear un modelo de pronóstico sin necesidad de compartir información sensible sobre la privacidad entre los usuarios. En un estudio reciente, se demostró cómo FL y las redes LSTM (Memoria a Corto Plazo) pueden emplearse para lograr este objetivo, destacando el equilibrio entre el intercambio de datos y la precisión del pronóstico.
En Q2BSTUDIO, como empresa especializada en desarrollo de software a medida, ofrecemos servicios de inteligencia artificial y ciberseguridad, entre otros. Nuestros expertos pueden implementar soluciones de FL y redes LSTM para mejorar la eficiencia y la precisión de los pronósticos de disponibilidad de energía en Comunidades Energéticas Locales.
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