[en] We are facing a global climate crisis that is demanding a change in the status quo of how we produce, distribute and consume energy. In the last decades, this is being redefined through Smart Grids(SG), an intelligent electrical network more observable, controllable, automated, fully integrated with energy services and the end-users. Most of the features and proposed SG scenarios are based on reliable, robust and fast energy predictions. For instance, for proper planning activities, such as generation, purchasing, maintenance and investment; for demand side management, like demand response programs; for energy trading, especially at local level, where productions and consumptions are more stochastics and dynamic; better forecasts also increase grid stability and thus supply security. A large variety of Artificial Intelligence(AI) techniques have been applied in the field of Short-term electricity Load Forecasting(SLF) at consumer level in low-voltage system, showing a better performance than classical techniques. Inaccuracy or failure in the SLF process may be translated not just in a non-optimal (low prediction accuracy) solution but also in frustration of end-users, especially in new services and functionalities that empower citizens. In this regard, some limitations have been observed in energy forecasting models based on AI such as robustness, reliability, accuracy and computation in the edge. This research proposes and develops a new version of Fuzzy Inductive Reasoning(FIR), called Flexible FIR, to model and predict the electricity consumption of an entity in the low-voltage grid with high uncertainties, and information missing, as well as the capacity to be deployed either in the cloud or locally in a new version of Smart Meters(SMs) based on Edge Computing(EC). FIR has been proved to be a powerful approach for model identification and system 's prediction over dynamic and complex processes in different real world domains but not yet in the energy domain. Thus, the main goal of this thesis is to demonstrate that a new version of FIR, more robust, reliable and accurate can be a referent Soft Computing(SC) methodology to model and predict dynamic systems in the energy domain and that it is scalable to an EC integration. The core developments of Flexible FIR have been an algorithm that can cope with missing information in the input values, as well as learn from instances with Missing Values(MVs) in the knowledge-based, without compromising significantly the accuracy of the predictions. Moreover, Flexible FIR comes with new forecasting strategies that can cope better with loss of causality of a variable and dispersion of output classes than classical k nearest neighbours, making the FIR forecasting process more reliable and robust. Furthermore, Flexible FIR addresses another major challenge modelling with SC techniques, which is to select best model parameters. One of the most important parameters in FIR is the number k of nearest neighbours to be used in the forecast process. The challenge to select the optimal k, dynamically, is addressed through an algorithm, called KOS(K nearest neighbour Optimal Selection), which has been developed and tested also with real world data. It computes a membership aggregation function of all the neighbours with respect their belonging to the output classes.While with KOS the optimal parameter k is found online, with other approaches such as genetic algorithms or reinforcement learning is not, which increases the computational time.

[es] Estamos ante una crisis climática global que exige un cambio del status quo de la manera que producimos, distribuimos y consumimos energía. En las últimas décadas, este status quo está siendo redefinido debido a: la penetración de las energías renovables y la generación distribuida; nuevas tecnologías como baterías y paneles solares con altos rendimientos; y la forma en que se consume la energía, por ejemplo, a través de vehículos eléctricos o con la electrificación de los hogares. Estas palancas requieren una red eléctrica inteligente (SG: Smart Grid) con mayor observabilidad, control, automatización y que esté totalmente integrada con nuevos servicios energéticos, así como con sus usuarios finales. La mayoría de las funcionalidades y escenarios de las redes eléctricas inteligentes se basan en predicciones de la energía confiables, robustas y rápidas. Por ejemplo, para actividades de planificación como la generación, compra, mantenimiento e inversión; para la gestión de la demanda, como los programas de demand response; en el trading de electricidad, especialmente a nivel local, donde las producciones y los consumos son más estocásticos y dinámicos; una mejor predicción eléctrica también aumenta la estabilidad de la red y, por lo tanto, mejora la seguridad. Para las predicciones eléctricas a corto plazo (SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivel de consumidores en el bajo voltaje, se han aplicado una gran variedad de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) mostrando mejor rendimiento que técnicas estadísticas convencionales. Un bajo rendimiento en los modelos predictivos, puede traducirse no solamente en una solución no-óptima (baja precisión de predicción) sino también en frustración de los usuarios finales, especialmente en nuevos servicios y funcionalidades que empoderan a los ciudadanos. En este sentido, se han identificado limitaciones en modelos de predicción de energía basados en IA, como la robustez, fiabilidad, precisión i computación en el borde. En el marco de esta investigación se propone y desarrolla una nueva versión de la metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), que hemos llamado Flexible FIR, capaz de modelar y predecir el consumo de electricidad de una entidad con altos grados de incertidumbre e incluso con importantes carencias de información (missing values). Además, Flexible FIR tiene la capacidad de desplegarse en la nube, así como localmente, en lo que podría ser una nueva versión de Smart Meters (SM) basada en tecnología de Edge Computing (EC). En el pasado, ya se ha demostrado que FIR es una metodología muy potente para la generación de modelos y predicciones en procesos dinámicos, sin embargo, todavía no ha sido demostrado en el campo de la energía. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es demostrar que una versión mejorada de FIR, más robusta, fiable y precisa puede consolidarse como metodología Soft Computing (SC) de referencia para modelar y predecir sistemas dinámicos en aplicaciones para el sector de la energía y que es escalable hacia una integración de EC. Las principales mejoras en Flexible FIR han sido, en primer lugar, el desarrollo y testeo de un algoritmo capaz de procesar los valores de entrada en un modelo FIR a pesar de que contengan Missing Values (MV). Además, dicho algoritmo también permite aprender de instancias con MV en la matriz de conocimiento de un modelo FIR, sin comprometer de manera significativa la precisión de las predicciones. En segundo lugar, se han desarrollado y testeado nuevas estrategias para la fase de predicción de un modelo FIR, comportándose mejor que los clásicos k vecinos más cercanos ante la pérdida de causalidad de una variable y dispersión de clases de salida, consiguiendo un proceso de aprendizaje y predicción más confiable y robusto. En tercer lugar, Flexible FIR aborda un desafío muy común en técnicas de SC: la óptima parametrización del modelo. En FIR, uno de los parámetros más determinantes es el número k de vecinos más cercanos que se utilizarán en la fase de predicción. La selección del mejor valor de k se plantea de manera dinámica a través del algoritmo KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que se ha desarrollado y probado también con datos reales. Dicho algoritmo calcula una función de membresía agregada, de todos los vecinos, con respecto a su pertenencia a las clases de salida. Mientras que con KOS el parámetro óptimo de k se calcula online, otros enfoques mediante algoritmos genéticos o aprendizaje por refuerzo, el cálculo es offline incrementando significativamente el tiempo de respuesta, siendo además difícil su implantación en escenarios de EC. Estas mejoras hacen que Flexible FIR se adapte muy bien en aplicaciones de EC, en las que la analítica de datos en streaming debe ser fiable, robusta y con un modelo suficientemente ligero para ser ejecutado en un IoT Gateway o dispositivos más pequeños. También, en escenarios con poca conectividad donde el uso de la computación en la nube es limitado y los parámetros del modelo se calculan localmente. Con estas premisas, en esta tesis, se propone el concepto de un SM de segunda generación basado en EC, que integra Flexible FIR como módulo de predicción de electricidad ejecutándose en el dispositivo y un agente EC con capacidad para el trading de energía producida localmente. Dicho agente ejecuta un novedoso mecanismo basado en incentivos, llamado NRG-X-Change que utiliza una nueva moneda digital descentralizada para el intercambio de energía, llamada NRGcoin.