[ca] Els sistemes de HVAC s'estan utilitzant cada vegada més en una àmplia gamma d'edificis, incloent comercials, residencials i educatius. Per aquesta raó, segons el Departament d'Energia dels Estats Units, els sistemes de HVAC utilitzen en promig el 35% de l'energia en un edifici. Tenint en compte aquesta gran proporció de consum, la gestió de la demanda energètica i l'estimació del consum futur juguen un paper significatiu a causa dels alts costos de l'ús de l'energia i, per descomptat, de la con‐ tribució a un món més ecològic. Hi ha nombrosos estudis i aplicacions quan es tracta de mantenir la temperatura de l'àrea o altres paràmetres, com la qualitat de l'aire, etc., en els intervals desitjats mitjançant models basats en dades o intel∙ligència artificial. En aquest cas, un magatzem a Marchamalo, Guadalajara, Espanya, és l'objecte de recerca. Aquest edifici s'estén sobre una superfície de 114.894 m2, té una altura de 15 metres i inclou un sistema de HVAC amb control ON‐OFF. Prèviament, es van realitzar alguns estudis per investigar el comportament de l'entorn del magatzem, i en els anys següents, es va emprar un bessó digital per comprendre el comportament del consum d'energia en diverses circumstàncies sense interactuar amb el sistema real. Aquest estudi va néixer amb el propòsit de comprendre el comportament del consum d'energia i, per tant, estimar la demanda energètica futura mitjançant la implementació de diversos mètodes d'intel∙ligència artificial, tenint en compte les eines disponibles al magatzem, com un sistema de monitorització ambiental a la núvol que permet l'extracció de dades del magatzem. Com a enfocament, en primer lloc, es va desenvolupar un model univariable que utilitza el consum històric d'energia per predir la demanda d'energia dels pròxims 2 dies mitjançant un model basat en xarxes neuronals recurrents, i en la segona etapa, enriquir l'estudi amb els paràmetres que po‐ den tenir un impacte en el consum d'energia i construir un model de sèries temporals multivariable basat en boosting de gradient per predir les pròximes 48 hores de demanda d'energia. I finalment, verificar quan precises són les prediccions. Això ens permet entendre si el comportament de la de‐ manda d'energia pot ser comprès mitjançant models basats en intel∙ligència artificial per contribuir a la gestió de l'energia.

[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.