Uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de energía eléctrica facturada en la Región Metropolitana de Chile durante el período 2015-2021

En la presente investigación se hace el análisis de los datos de energía eléctrica facturada a los clientes regulados en la región metropolitana de Chile durante el período 2015-2021, con el fin de establecer las características de la estructura de los datos, la relación entre las variables, predecir las clases de los registros nuevos, e identificar los patrones subyacentes en los datos. Para ello se utilizó el análisis estadístico descriptivo y los algoritmos de aprendizaje automático K-Means y K-NN. Se pudo establecer que, para el período de estudio, el consumo de energía unitario promedio para clientes residenciales fue de 453 kWh, y de 10.315 kWh para clientes no residenciales. Asimismo, se estableció que hay dependencia entre el número de clientes y la energía eléctrica facturada, al igual que entre la comuna y la empresa distribuidora. Por otra parte, con el algoritmo K-Means se obtuvo un modelo que agrupó los datos de acuerdo con el tipo de cliente, así como también de acuerdo con el tipo de empresa de distribución eléctrica que abastece a los clientes regulados. Por medio del algoritmo K-NN se obtuvo un modelo para predecir el tipo de cliente de los registros nuevos, con una exactitud del 99,73%.