[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.

[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.