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    Análisis del porfolio de clientes de electricidad mediante curvas de carga reales para mejorar su factura

    Autor: 
    Casulà-Medina, Laia
    Fecha: 
    09/07/2025
    Palabra clave: 
    consumo eléctrico; cliente doméstico; facturación; ahorro energético; análisis de datos; electricity consumption; residential customer; billing; energy savings; data analysis; Grado en Ingeniería Informática (curso de adaptación)
    Tipo de Ítem: 
    bachelorThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/18585
    Open Access
    Resumen:
    El presente Trabajo de Fin de Grado desarrolla una solución analítica orientada a comparar curvas de carga reales de clientes domésticos frente a los perfiles estándar utilizados en su facturación, con el fin de identificar desviaciones significativas y potenciales oportunidades de ahorro. La solución se enfoca en el ámbito doméstico en España, donde la facturación eléctrica se basa mayoritariamente en perfiles estándar definidos por Red Eléctrica Española (REE). Aunque esta metodología de cálculo de factura, facilita la operativa del sistema, puede generar desviaciones relevantes en la facturación individual si el patrón de consumo de un cliente no se ajusta al perfil medio aplicado. En la compra de energía, los desajustes se compensan globalmente entre clientes. No obstante, a nivel individual, el uso de perfiles estándar puede generar diferencias significativas en la factura eléctrica de los clientes. Por este motivo, se plantea la posibilidad de analizar el perfil real de consumo y determinar si conviene aplicar otro tipo de estrategia, ya sea tarifaria, de autoconsumo o de facturación horaria. La implementación de la herramienta se apoya en tecnologías de análisis y visualización de datos como Python, SQL Server y Looker Studio, permitiendo la exploración de datos históricos y la identificación de patrones de consumo atípicos. El análisis incluye la comparación detallada entre el consumo facturado y el consumo real horario, así como la simulación del impacto económico asociado. Los resultados de este estudio contribuyen a mejorar la personalización de ofertas para los clientes y optimizar la gestión de la demanda por parte de las comercializadoras eléctricas. Como ejemplo, en uno de los casos identificados, un cliente llegó a pagar 11,87 € más en un solo mes, debido a la diferencia entre su consumo real y el perfil estándar asignado; lo que pone de manifiesto el impacto potencial del análisis propuesto.
    Descripción: 
    This Final Degree Project develops an analytical solution aimed at comparing the actual load curves of residential electricity customers against the standard profiles used in their billing. The goal is to detect significant deviations and identify potential savings opportunities. The proposed solution focuses on the residential sector in Spain, where electricity billing is mostly based on standard profiles published by Red Eléctrica Española (REE). Although this method simplifies operations, it can lead to significant mismatches in billing if a customer's consumption pattern differs from the average profile. While energy purchases balance out globally across customers, at an individual level, standard profile billing may generate substantial discrepancies. Therefore, this study proposes analyzing real consumption curves to assess whether customers would benefit from alternative strategies such as time-of-use billing, solar self-consumption, or other tailored approaches. The tool is built using Python, SQL Server, and Looker Studio to perform data cleansing, analysis, and visualization of historical consumption data. It includes the comparison of billed versus actual consumption and estimates the financial impact of the observed differences. The findings contribute to improving tariff personalization for customers and optimizing demand-side management for electricity retailers. In one of the analyzed cases, a customer overpaid by €11.87 in a single month due to the mismatch between their real consumption and the assigned standard profile.
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    Nombre: Casulà Medina, Laia.pdf
    Tamaño: 6.073Mb
    Formato: application/pdf
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