Sistema de Predicción Energética con IA

Um sistema com inteligência artificial para analisar e prever o consumo de energia doméstico. Oferece previsões precisas, análise de padrões históricos e recomendações personalizadas de otimização por meio de uma interface conversacional.

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Documentação

⚡ Sistema de Predicción Energética con IA

TFM sobre a criação de um sistema de previsão energética com um servidor MCP para seu acesso baseado em IA

DAVID GONZÁLEZ LABRADA

🎯 Descrição

Este projeto implementa um sistema completo de análise e previsão do consumo energético doméstico utilizando técnicas de machine learning e explicabilidade de modelos (SHAP). O sistema permite realizar previsões precisas, analisar padrões históricos e gerar recomendações personalizadas de otimização energética através de uma interface conversacional com IA.

✨ Características Principais

🔮 Previsão energética utilizando modelos ensemble otimizados
📊 Análise histórica com detalhamento por eletrodomésticos
🧠 Explicabilidade de modelos mediante valores SHAP
💰 Integração com APIs de preços elétricos (ESIOS)
🤖 Servidor MCP para acesso conversacional via Claude AI
📈 Visualizações interativas de consumo e previsões
💡 Recomendações personalizadas de otimização energética

🔧 Arquivos Principais

modelos_v3.py - Classe principal com todas as funções para criação, treinamento e avaliação de modelos
server.py - Servidor MCP que expõe as funcionalidades do sistema para integração com Claude AI

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Categoria	Tecnologias
🤖 Machine Learning	Scikit-learn, XGBoost, LightGBM
🧠 Explicabilidade	SHAP (SHapley Additive exPlanations)
🌐 Backend	FastAPI, Python 3.8+
📊 Dados	Pandas, NumPy, APIs ESIOS
📈 Visualização	Matplotlib
🔗 Integração	MCP (Model Context Protocol)

🚀 Instalação e Configuração

📋 Pré-requisitos

Python 3.8 ou superior
Conta na ESIOS (Red Eléctrica de España)
Acesso ao Claude AI com suporte MCP

🚀 Iniciar Servidor MCP

Para usar o servidor MCP com Claude AI, configure o arquivo de configuração MCP:

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

🤖 Funções Disponíveis via MCP

Função	Descrição	Parâmetros
`predict_consumption()`	Previsões de consumo futuro	`init_date`, `end_date`
`get_consumption_analysis()`	Análise histórica detalhada	`init_date`, `end_date`
`explain_predictions()`	Explicabilidade com SHAP	`appliance`, `horizon`
`get_precio()`	Consulta de preços elétricos	`init_date`, `end_date`, `price_type`
`get_precio_inteligente()`	Preço com fallback automático	`target_date`

🔒 Licença e Termos Legais

⚖️ AVISO LEGAL IMPORTANTE

Qualquer distribuição ilegal do conteúdo deste repositório será perseguida legalmente até as últimas consequências.

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✅ Permitido:

Avaliação acadêmica pela banca do TFM
Consulta de referência
Fins educativos não comerciais (com citação obrigatória)

❌ Proibido:

Uso comercial sem licença
Redistribuição sem autorização
Plágio ou apropriação indevida
Modificação de autoria

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