[en] HVAC systems are being used more frequently in a wide range of buildings, including commer‐ cial, residential, and educational ones. This is why, according to the US Department of Energy, HVAC systems use 35% of the energy in a building on average. Taking into account this large proportion of consumption, managing energy demand and estimating future consumption play a significant role due to the high costs of energy usage and, of course, the contribution to the greener world. There are numerous studies and applications when it comes to maintaining the area temperature or other parameters, such as air quality, etc., at the desired intervals with data‐driven or artificial intelligence based models. In this instance, a warehouse in Marchamalo, Guadalajara, Spain, is the subject of investigation. This building extends over an area of 114.894 m2, is 15 meters tall, and includes an HVAC system with ON‐OFF control. Previously, some studies have been held to investigate warehouse environment behavior, and in the following years, digital twin has been employed to understand energy consumption behavior under various circumstances without having any interaction with the real system. This study was born to comprehend the energy consumption behavior and, by that, estimate the future energy demand by implementing several artificial intelligence methods considering the avail‐ able tools in the warehouse, such as a cloud environmental monitoring system that allows for the extraction of data from the warehouse. As an approach, In the first place, to develop an univariable model that introduces historical energy consumption to predict the following 2 days of energy demand by using a recurrent neural network‐ based model, and in the second stage, enrich the study with the parameters that can have an impact on the energy consumption and build a gradient‐boosting‐based multivariate time series model to predict the following 48 hours of energy demand. And finally, verify how accurate the predictions are. This allows us to understand if the energy demand behavior can be comprehended by using artificial intelligence‐based models to contribute to energy management.

[es] Los sistemas de HVAC se utilizan cada vez más en una amplia gama de edificios, incluyendo com‐ erciales, residenciales y educativos. Por esta razón, según el Departamento de Energía de los Estados Unidos, los sistemas de HVAC utilizan en promedio el 35% de la energía en un edificio. Teniendo en cuenta esta gran proporción de consumo, la gestión de la demanda energética y la estimación del consumo futuro desempeñan un papel significativo debido a los altos costos del uso de la energía y, por supuesto, a la contribución a un mundo más ecológico. Existen numerosos estudios y aplica‐ ciones cuando se trata de mantener la temperatura del área u otros parámetros, como la calidad del aire, etc., en los intervalos deseados mediante modelos basados en datos o inteligencia artificial. En este caso, un almacén en Marchamalo, Guadalajara, España, es el objeto de investigación. Este edificio se extiende sobre una superficie de 114.894 m2, tiene una altura de 15 metros e incluye un sistema de HVAC con control ON‐OFF. Anteriormente, se realizaron algunos estudios para investigar el comportamiento del entorno del al‐ macén, y en los años siguientes, se empleó un gemelo digital para comprender el comportamiento del consumo de energía en diversas circunstancias sin interactuar con el sistema real. Este estudio nació con el propósito de comprender el comportamiento del consumo de energía y, por lo tanto, estimar la demanda energética futura mediante la implementación de varios métodos de inteligencia artificial, teniendo en cuenta las herramientas disponibles en el almacén, como un sistema de monitoreo ambiental en la nube que permite la extracción de datos del almacén. Como enfoque, en primer lugar, se desarrolló un modelo univariable que utiliza el consumo histórico de energía para predecir la demanda de energía de los próximos 2 días mediante un modelo basado en redes neuronales recurrentes, y en la segunda etapa, enriquecer el estudio con los parámetros que pueden tener un impacto en el consumo de energía y construir un modelo de series temporales multivariable basado en boosting de gradientes para predecir las próximas 48 horas de demanda de energía. Y finalmente, verificar cuántas precisas son las predicciones. Esto nos permite entender si el comportamiento de la demanda de energía puede ser comprendido mediante modelos basados en inteligencia artificial para contribuir a la gestión de la energía.