Sistema de Predicción Energética con IA

An AI-powered system for analyzing and predicting domestic energy consumption. It offers precise forecasts, historical pattern analysis, and personalized optimization recommendations through a conversational interface.

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⚡ Sistema de Predicción Energética con IA

Python License Status AI

TFM sobre la creación de un sistema de predicción energética con un servidor MCP para su acceso basado en IA

DAVID GONZÁLEZ LABRADA

🎯 Descripción

Este proyecto implementa un sistema completo de análisis y predicción del consumo energético doméstico utilizando técnicas de machine learning y explicabilidad de modelos (SHAP). El sistema permite realizar predicciones precisas, analizar patrones históricos y generar recomendaciones personalizadas de optimización energética a través de una interfaz conversacional con IA.

✨ Características Principales

  • 🔮 Predicción energética utilizando modelos ensemble optimizados
  • 📊 Análisis histórico con breakdown por electrodomésticos
  • 🧠 Explicabilidad de modelos mediante valores SHAP
  • 💰 Integración con APIs de precios eléctricos (ESIOS)
  • 🤖 Servidor MCP para acceso conversacional via Claude AI
  • 📈 Visualizaciones interactivas de consumo y predicciones
  • 💡 Recomendaciones personalizadas de optimización energética

🔧 Archivos Principales

  • modelos_v3.py - Clase principal con todas las funciones para creación, entrenamiento y evaluación de modelos
  • server.py - Servidor MCP que expone las funcionalidades del sistema para integración con Claude AI

🛠️ Tecnologías Utilizadas

CategoríaTecnologías
🤖 Machine LearningScikit-learn, XGBoost, LightGBM
🧠 ExplicabilidadSHAP (SHapley Additive exPlanations)
🌐 BackendFastAPI, Python 3.8+
📊 DatosPandas, NumPy, APIs ESIOS
📈 VisualizaciónMatplotlib
🔗 IntegraciónMCP (Model Context Protocol)

🚀 Instalación y Configuración

📋 Requisitos Previos

  • Python 3.8 o superior
  • Cuenta en ESIOS (Red Eléctrica de España)
  • Acceso a Claude AI con soporte MCP

🚀 Iniciar Servidor MCP

Para usar el servidor MCP con Claude AI, configura el archivo de configuración MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-david-TFM": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "RUTA_DEL_PROYECTO",
        "run",
        "-m",
        "davidElectric"
      ],
      "env": {
        "ESIOS_API_TOKEN": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
      }
    }
  }
}

🤖 Funciones Disponibles via MCP

FunciónDescripciónParámetros
predict_consumption()Predicciones de consumo futuroinit_date, end_date
get_consumption_analysis()Análisis histórico detalladoinit_date, end_date
explain_predictions()Explicabilidad con SHAPappliance, horizon
get_precio()Consulta precios eléctricosinit_date, end_date, price_type
get_precio_inteligente()Precio con fallback automáticotarget_date

🔒 Licencia y Términos Legales

⚖️ AVISO LEGAL IMPORTANTE

Cualquier distribución ilegal del contenido de este repositorio será perseguida legalmente hasta las últimas consecuencias.

Este material está protegido por derechos de autor y constituye propiedad intelectual del autor. Su uso está limitado exclusivamente a:

✅ Permitido:

  • Evaluación académica por el tribunal del TFM
  • Consulta de referencia
  • Fines educativos no comerciales (con cita obligatoria)

❌ Prohibido:

  • Uso comercial sin licencia
  • Redistribución sin autorización
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  • Modificación de autoría

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