Investigadores de la Universidad de Salento, en colaboración con Inmatica S.p.A., han desarrollado un nuevo modelo de predicción de consumo eléctrico doméstico que promete revolucionar la eficiencia energética. Utilizando datos avanzados de medidores inteligentes, lograron agrupar a los consumidores en diferentes perfiles de uso energético a través de un modelo avanzado llamado JITtrans (Just In Time Transformer). Este modelo supera en precisión a métodos tradicionales de pronóstico al manejar con maestría los patrones de consumo a largo y corto plazo.

La investigación pone de relieve la importancia de una correcta previsión del consumo energético para mitigar las emisiones de carbono. Se demuestra que el carácter previsor de los modelos predictivos permite una mejor gestión de los recursos energéticos, proporcionando beneficios no sólo a compañías y gestores del sector energético, sino también a los propios consumidores.

Los experimentos realizados con el JITtrans, que incluían datos de 28 meses de un proveedor energético italiano, mostraron que este método presenta ventajas significativas sobre modelos como LSTM, CNN-LSTM, y GRU. Estos avances permiten gestionar de forma más eficiente la demanda energética y facilitan la integración de fuentes renovables, elementos clave en la transición hacia sistemas de energía sostenibles.

El uso de tecnologías predictivas avanzadas, como el modelo de transformación JITtrans, representa un paso adelante en la gestión energética. A través de un entendimiento profundo de los patrones de consumo energético, se pueden desarrollar soluciones más efectivas y ecológicas, imprescindibles para avanzar hacia un futuro energético más limpio y eficiente.