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Un modelo

matemático

predice el

precio de la

electricidad

y permite

ahorrar

costes

energéticos

.Ángeles Gallar
atemáticos del Centro de Investigación
Operativa de la Universidad Miguel Her-
nández (UMH) de Elche han desarrollado
algoritmos basados en los utilizados tra-
Mdicionalmente en econometría para prede-
cir el precio de la energía. La empresa murciana Artificial
Intelligence Talentum ha aplicado dichos modelos en el
sistema de eficiencia energética PRIoTs (Predicción del
Internet de las Cosas, en su acrónimo en inglés), con el
objetivo de reducir los costes de la electricidad y la huella
de carbono. Este sistema permite a los dispositivos inteli-
gentes detectar el mejor momento para el consumo eléc-
trico, ya que tiene en cuenta el precio de la electricidad, si
procede de una fuente limpia o no y si se adapta al patrón
de uso del dispositivo.

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