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dc.contributor.authorGallar, Ángeles-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ciencias Sociales y Humanases_ES
dc.date.accessioned2022-09-02T07:28:11Z-
dc.date.available2022-09-02T07:28:11Z-
dc.date.created2021-01-
dc.identifier.citationUMH Sapiens Nº 29, enero 2021es_ES
dc.identifier.issn2386-3358-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/27609-
dc.description.abstractMatemáticos del Centro de Investigación Operativa de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche han desarrollado algoritmos basados en los utilizados tradicionalmente en econometría para predecir 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 inteligentes detectar el mejor momento para el consumo eléctrico, 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.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent6es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMatemáticases_ES
dc.subjectElectricidades_ES
dc.subjectPrecioses_ES
dc.subject.otherCDU::0 - Generalidades.::00 - Ciencia y conocimiento. Investigación. Cultura. Humanidades.es_ES
dc.titleUn modelo matemático para predecir el precio de la electricidad y ahorrares_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
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UMH Sapiens divulgación científica- Nº 29/ Enero 2021


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