[ca] El consum energètic domèstic, en la majoria dels casos, és desconegut per als usuaris. Els consumidors no poden accedir a un informe indicant quant consumeix cada dispositiu. Si aquesta informació fos accessible, es podria millorar l'eficiència energètica, generant així una reducció de l'preu de la factura de l'electricitat i de la contaminació, mitjançant una disminució de la petjada de carboni. La desagregació de l'consum energètic es tracta d'un problema amb una gran importància en l'actualitat, estretament relacionat amb la domòtica i la transformació dels habitatges cap a llars intel·ligents. Aquesta tasca s'ha d'abordar de manera no invasiva, la qual cosa vol dir que s'ha d'obtenir el consum dels diferents dispositius sense haver de col·locar sensors en cada circuit, ja que això suposaria un inconvenient per als propis consumidors, a més d'una despesa addicional. Una manera d'abordar aquest problema de forma no invasiva consisteix a aplicar algoritmes d'intel·ligència artificial sobre un conjunt de dades de l'consum energètic de la llar. Aquest TFM es centra en realitzar una comparació sobre diferents models d'aprenentatge automàtic, amb l'objectiu de determinar un model òptim per a la desagregació de l'consum energètic en habitatges intel·ligents. Després implementar diferents algoritmes i configuracions, s'ha comparat el rendiment de quatre models: arbre de decisió, random forest i dos models de xarxes neuronals. Els resultats obtinguts demostren que random forest i les xarxes neuronals prediuen el consum dels dispositius de manera adequada, de manera que podrien ser emprats en llars intel·ligents per millorar l'eficiència energètica.

[es] El consumo energético doméstico, en la mayoría de los casos, es desconocido para los usuarios. Los consumidores no pueden acceder a un informe indicando cuánto consume cada dispositivo. Si esta información fuera accesible, se podría mejorar la eficiencia energética, generando así una reducción del precio de la factura de la electricidad y de la contaminación, mediante una disminución de la huella de carbono. La desagregación del consumo energético se trata de un problema con una gran importancia en la actualidad, estrechamente relacionado con la domótica y la transformación de las viviendas hacia hogares inteligentes. Esta tarea se debe abordar de manera no invasiva, lo cual significa que se debe obtener el consumo de los distintos dispositivos sin tener que colocar sensores en cada circuito, ya que esto supondría un inconveniente para los propios consumidores, además de un gasto adicional. Una manera de abordar este problema de forma no invasiva consiste en aplicar algoritmos de inteligencia artificial sobre un conjunto de datos del consumo energético del hogar. Este TFM se centra en realizar una comparación sobre distintos modelos de aprendizaje automático, con el objetivo de determinar un modelo óptimo para la desagregación del consumo energético en viviendas inteligentes. Tras implementar distintos algoritmos y configuraciones, se ha comparado el rendimiento de cuatro modelos: árbol de decisión, random forest y dos modelos de redes neuronales. Los resultados obtenidos demuestran que random forest y las redes neuronales predicen el consumo de los dispositivos de manera adecuada, por lo que podrían ser empleados en hogares inteligentes para mejorar la eficiencia energética.