https://doi.org/10.37815/rte.v34n4.963

Artículos
originales

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

Use of machine learning algorithms to analyze data on electricity billed
in the Metropolitan Region of Chile during the period 2015-2021

César A. Yajure
Ramírez1 https://orcid.org/0000-0002-3813-7606

1Universidad Central de
Venezuela, Caracas, Venezuela

[email-masked]

Enviado:         2022/08/18

Aceptado:       2022/12/01

Publicado:      2022/12/30

Resumen

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%.

Palabras clave: Ciencia de datos, clientes regulados, tipos de
clientes, K-NN, K-Means.

Abstract

Sumario: Introducción,
Metodología, Resultados y Discusión y Conclusiones.

Como citar: Yajure, C. (2022).
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. Revista Tecnológica - Espol, 34(4), 137-152. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/963

This research presents the data
analysis of electrical energy billed to regulated clients in the metropolitan
region of Chile during 2015-2021 to establish the characteristics of the data
structure and the relationship between the variables. It also aims to predict
the classes of new records, and to identify underlying patterns in the data.
This study uses descriptive statistical analysis, and the K-Means and K-NN
machine learning algorithms. For this study period, it was established that the
average unit energy consumption for residential customers was 453 kWh, and
10,315 kWh for non-residential customers. Likewise, there is a dependency
between the number of clients and the electricity billed, as well as between
the commune and the distribution company. On the other hand, the K-Means
algorithm suggests a model that groups the data according to the type of
customer and the type of electricity distribution company that supplies
regulated customers. The application of the K-NN algorithm resulted in a model
to predict the type of client of the new records, with an accuracy of 99.73%.

Keywords: Data Science, regulated customers, types of
clients, K-NN, K-Means.

Introducción

En Chile se tienen
tres sistemas eléctricos independientes, el sistema eléctrico nacional
compuesto por las instalaciones de generación eléctrica, transmisión y consumo
que abarcan el territorio desde las regiones de Arica Parinacota, hasta la Isla
Grande de Chiloé, en la región de Los Lagos. El Sistema de Aysén en la región
del mismo nombre, y el Sistema de Magallanes que abarca la región de Magallanes
y la Antártica Chilena.

Desde
el punto de vista de los usuarios, la normativa chilena establece dos segmentos
principales en el área de consumo de energía eléctrica: clientes regulados y
clientes libres. De acuerdo con la Sociedad Alemana de Cooperación
Internacional (2020, p. 30), “el segmento de clientes regulados lo conforman
consumidores con una potencia conectada igual o inferior a 5 MW, pero aquellos
con una potencia conectada entre 500 kW y 5 MW, y que están ubicados en el área
de concesión de una empresa distribuidora, pueden optar a ser clientes libres”.
Por el contrario, el segmento de clientes libres está compuesto por
consumidores cuya potencia conectada es superior a 5 MW, y que pueden pactar
libremente los precios y condiciones con sus suministradores. Aquellos con
potencia superior a 500 kW que opten a ser clientes libres, deben permanecer al
menos 4 años en esta categoría. La principal razón que impulsa el traspaso de
clientes regulados a clientes libres es el monto que se debe pagar por el
consumo de electricidad, y según García Bernal (2019) desde el año 2018 el
monto por el kWh de energía ha sido mayor en la tarifa de clientes regulados
con respecto a la de los clientes libres, y se espera que se mantenga esa
tendencia, por lo menos hasta el año 2028.

Por su
definición, los clientes regulados se relacionan únicamente con la empresa de
distribución eléctrica. Ésta deberá contratar el suministro de energía y
potencia y traspasar estos costos, además de los cargos de transmisión, al
cliente. Además, debe recaudar el valor agregado de distribución, es decir, los
costos de generación, transmisión y distribución se traspasan al cliente final.
Según lo indican Argüello y García (2020, p. 1), “el costo de la energía
asociado al segmento de generación se calcula a través del precio de nudo
promedio”. En cuanto a la transmisión, el costo debe considerar el uso de las
instalaciones a nivel nacional y zonal, además de los sistemas de interconexión
internacional. Por último, las empresas de distribución reciben sus ingresos a
través del llamado valor agregado de distribución. La Comisión Nacional de
Energía (CNE), es el ente encargado de fijar las tarifas que pueden cobrar las
empresas por la distribución de electricidad, esto lo realiza cada cuatro años.
Como lo indican Argüello y García, para los clientes residenciales todos los
costos mencionados se establecen de manera regulada, a través de decretos.

La
normativa vigente chilena establece distintas opciones tarifarias para los
clientes regulados, y define dos niveles de voltaje para los tipos de tarifas.
Según (Azócar Rojas, 2018) los clientes en alta
tensión son aquellos que se conectan a la red con un voltaje superior a los 400
voltios, mientras que los clientes en baja tensión se conectan a la red con un
voltaje igual o inferior a los 400 voltios. Para los clientes residenciales se
tienen las tarifas: BT1a, BT1b, TRBT2, TRBT3, TRAT1, TRAT2, TRAT3, y para los
clientes no residenciales se tienen las tarifas: BT2, BT3, BT4.1, BT4.2, BT4.3,
BT5, AT2, AT3, AT4.1, AT4.2, AT4.3, AT5. En cuanto a las tarifas para clientes
no residenciales, en la consultoría desarrollada por Mercados Energéticos
Consultores (2014) se indica que las tarifas BT2 y AT2 son utilizadas
principalmente por clientes comerciales, y las tarifas BT3, BT4, AT3 y AT4, son
utilizadas principalmente por usuarios industriales.

Ahora
bien, con el fin de definir y/o hacer seguimiento a las políticas públicas en
el área energética y/o mejorar la gestión del servicio que se presta desde las
empresas distribuidoras de electricidad, es conveniente conocer el desempeño
del consumo de energía eléctrica, a través del análisis de datos de consumo o
de facturación de la energía eléctrica de los clientes del servicio. En ese
sentido, en la presente investigación, tomando en cuenta los datos estadísticos
oficiales de la CNE, se realizó el análisis de los datos de energía eléctrica
facturada mensual por tipo de cliente, tipo de tarifa, y ubicación geográfica
de los usuarios, durante el período 2015-2021, en la región metropolitana de
Chile. Los objetivos fueron describir, a partir de los resultados cuantitativos
obtenidos, sus características principales, descubrir patrones en la energía
eléctrica facturada, y predecir categorías en los datos nuevos. Para lograrlo,
se hizo uso de algoritmos de aprendizaje automático, tanto de aprendizaje
supervisado como de no supervisado. Específicamente, se utilizó el algoritmo
K-Means para encontrar patrones en los datos de energía eléctrica facturada, y el
algoritmo K-NN para predecir las categorías de nuevos datos.

Se
encontró una gran variedad de investigaciones sobre uso de algoritmos de
aprendizaje automático para detectar patrones y/o hacer predicciones a partir
de datos de consumo de energía eléctrica. La mayoría de ellas está orientada al
consumo eléctrico residencial y/o al uso de algoritmo K-Means para definir
perfiles de usuarios, principalmente con datos de consumo horario. Por ejemplo,
en Rajabi et al. (2020) desarrollan un estudio comparativo de técnicas de
agrupamiento para patrones de segmentación de carga eléctrica, utilizando datos
de consumo diario de energía eléctrica, y haciendo uso de distintas métricas
para comparar los distintos algoritmos empleados, siendo K-Means el algoritmo
de mejor desempeño con respecto a las métricas MSE y tiempo de procesamiento.
De igual forma, en (M. Shapi, Ramli,
& Awalin, 2021) se utilizan algoritmos de aprendizaje
automático para predecir el consumo de energía en edificios inteligentes.
Aplicaron los algoritmos Máquina de Soporte Vectorial y K vecinos más cercanos,
junto a redes neuronales, utilizando la plataforma Azure. El algoritmo Máquina
de Soporte Vectorial tuvo el mejor desempeño en términos de las métricas NRMSE,
RMSE, y MAPE. Por otra parte, (Yilmaz, Chambers, Li, &
Patel, 2021)
desarrollaron un análisis comparativo de patrones de uso de la electricidad,
utilizando técnicas de minería de datos. Más específicamente, utilizaron el
algoritmo de agrupamiento K-Means sobre un conjunto de datos de mil edificios
en Suiza, obteniendo patrones de uso de la electricidad significativamente
diferentes entre sí. Adicionalmente, (Valgaev, Kupzog,
& Schme, 2017)
realizaron una investigación para predecir la demanda de energía eléctrica de
edificios, utilizando un predictor basado en el algoritmo de K vecinos más
cercanos, que resultó significativamente más preciso que otros modelos
utilizados previamente.

El
resto del artículo se organiza de la siguiente manera. En la sección 2 se
presenta la metodología utilizada en la investigación. Seguidamente, en la
sección 3 se presenta el desarrollo de la metodología aplicada y la discusión
de los resultados obtenidos. En la sección 4 se presentan las conclusiones que
se derivaron de la investigación realizada.

Metodología

Este trabajo tiene rasgos de una investigación descriptiva,
asociados al análisis exploratorio de los datos, pero también rasgos de una investigación
explicativa relacionados con la aplicación de los algoritmos de aprendizaje
automático. Pues, tal como lo indica Bernal (2010), en la investigación
descriptiva se refieren las características del fenómeno objeto de estudio.
Adicionalmente Bernal plantea que en la investigación de tipo explicativa se
analizan causas y efectos de la relación entre variables existentes.

Por otra parte, para realizar el análisis de grandes
cantidades de datos, con el fin de extraer de ellos la información pertinente
para la toma de decisiones se utiliza lo que se conoce como la Ciencia de
Datos. De acuerdo con Cielen y otros (2016), la Ciencia de Datos involucra el
uso de métodos para analizar cantidades masivas de datos y extraer el
conocimiento que contienen. La extracción de información y/o conocimiento a
partir de los datos se lleva a cabo a través de dos etapas claramente
diferenciadas: el análisis exploratorio de los datos y la modelación de los
datos. La primera usualmente se ejecuta utilizando medios visuales y
estadística descriptiva, mientras que la etapa de modelación se lleva a cabo
aplicando algoritmos de aprendizaje automático para generar modelos que nos
permitan detectar patrones en los datos, predecir categorías, predecir valores
de una variable objetivo, entre otras características. En ese sentido, las etapas que conforman un
proceso de Ciencia de Datos se presentan en la Figura 1.

Figura 1

Etapas del proceso de la Ciencia de Datos

De la Figura 1 se puede observar que la primera
etapa consiste en establecer los objetivos de la investigación, la cual
requiere tener un conocimiento básico del negocio del que se generan los datos
a analizar. En esta investigación se desarrollan las seis etapas del proceso y
se aplican a los datos de energía eléctrica facturada mensual en la Región
Metropolitana (RM) de Chile, durante el período 2015-2021. La etapa 2 se
presenta en esta sección, y las restantes etapas se presentan en la siguiente
sección.

Extracción y descripción del conjunto de datos

Los datos utilizados se extrajeron el 16/07/2022 de la
plataforma online “Energía Abierta” de la Comisión Nacional de Energía de Chile
(2022), la cual es el ente regulador del mercado energético chileno. Estos
datos corresponden a la energía eléctrica facturada mensual para clientes
regulados en Chile, durante el período 2015-2021.

El conjunto de datos tiene 338.652 filas y 11 columnas. Las
columnas equivalen a las 11 variables existentes, las cuales son: el año en que
se consume esta energía facturada (“Year”), el mes en que se consume la energía
facturada (“Mes”), la comuna donde la empresa distribuidora hace el retiro de
esta energía para los clientes regulados (“Comuna”), el tipo de clientes ya
sean residenciales o no residenciales (“Tipo_clientes”), el tipo de tarifa
correspondiente para los tipos de clientes (“Tarifa”), la cantidad de clientes
que son abastecidos con la energía eléctrica retirada del punto de suministro
(“Numero_Clientes”), la energía eléctrica base en kWh facturada a los clientes
regulados durante el período informado (“E1_kwh”), la energía eléctrica
adicional de invierno en kWh facturada a los clientes regulados (“E2_kwh”), la
energía eléctrica total en kWh facturada a los clientes regulados durante el período
informado (“Energia_kwh”), el precio equivalente de la energía en pesos por kWh
(PEE), el precio equivalente de la potencia en pesos por kW (PEP).

Cada una de las 338.652 filas corresponden a un lote de
energía eléctrica retirado del punto de suministro por parte de la empresa
distribuidora durante el período informado, para abastecer a un determinado
número de clientes, que tienen un mismo tipo de tarifa, y que están ubicados en
la misma región y comuna del país.

Resultados y Discusión

Seguidamente, se aplican las etapas restantes del
proceso de Ciencia de Datos, y se discuten los resultados obtenidos.

Preparación
de los datos

La limpieza y
preparación de los datos se hizo aplicando las técnicas mencionadas por (McKinney, 2018), utilizando el lenguaje de programación Python. Incluyó, entre
otras técnicas, la verificación del formato adecuado de los datos, corrigiendo
cuando era necesario, verificación de datos faltantes, y en caso de haberlos,
aplicación de la técnica de imputación adecuada, verificación de datos
duplicados, transformación de datos, y combinación de datos.

Los datos numéricos
y los categóricos deben tener el formato correcto, de acuerdo con su
naturaleza. Para los datos categóricos se utiliza el formato “object”, y para
los datos numéricos se utilizan los formatos “int” (entero) o “float”
(decimal). En esta investigación, solo fue necesario ajustar el formato del
número de clientes de decimal a entero.

Adicionalmente, se
detectaron un total de 25 datos faltantes, uno en la variable
“Numero_Clientes”, doce en la variable “E1_kwh”, y 12 en la variable “E2_kwh”.
Estos 25 datos correspondieron a 13 filas del conjunto de datos, las cuales
fueron alrededor del 0,004% del total de filas, por lo que fueron eliminadas.
Por otra parte, se comprobó la posible existencia de filas duplicadas, de las
cuales sólo se encontró una de ellas, y fue eliminada, quedando 338.638 filas
sin datos faltantes, y sin duplicación.

Ahora, haciendo una
revisión más relacionada con el área de negocios de los datos analizados, se
detectaron filas que no tenían clientes asociados, es decir, el número de
clientes era nulo. Las filas con esta característica de número de clientes
nulos no tenían sentido, puesto que el conjunto de datos está referido a la
energía eléctrica facturada a un número determinado de clientes regulados. El
número de filas con esta situación fue de 4.468, representando sólo el 1,32%
del total filas, por lo que fueron eliminadas del conjunto de datos, quedando
334.170 filas. Posteriormente, se filtraron los datos de manera tal de trabajar
sólo con los de la Región Metropolitana, después de lo cual quedaron 50.960
filas. A continuación, se consideró que la energía eléctrica facturada se puede
tomar como un proxy del consumo de energía, por lo que se combinaron las
columnas “Número_Clientes” y “Energía_kwh” para calcular el consumo unitario en
kWh y agregarlo como una columna adicional (“ConsUnit_kwh”). Finalmente, se
agregó una columna con la empresa distribuidora de electricidad correspondiente
a cada grupo de clientes abastecidos.

Análisis
exploratorio de los datos

Consistió en el
desarrollo de un análisis descriptivo de los datos, utilizando tanto
herramientas visuales como analíticas, con el fin de obtener un mayor
entendimiento de éstos, y de la interacción entre las variables. El conjunto de
datos disponibles en este punto está compuesto por 50.960 filas y 13 columnas,
correspondientes a los datos de la energía eléctrica facturada en la RM.

En primer lugar, se
comprueba que en los datos hay tarifas para clientes residenciales y para
clientes no residenciales. Para clientes residenciales se tiene únicamente la
tarifa BT1a. Para clientes no residenciales se tienen las
tarifas: BT2, BT3, BT4.1, BT4.2, BT4.3, AT2, AT3, AT4.1, AT4.2, AT4.3.

Del conjunto de
datos analizados se puede establecer que, durante el período de estudio, se
abastecieron mensualmente, en promedio, 2.741.233 clientes regulados,
equivalentes a un promedio anual de 29.654.800 clientes. Del total del período,
el 97,22% correspondióa clientes regulados residenciales con el tipo de tarifa
BT1a, mientras que sólo el 1,04% correspondió a clientes regulados con tarifa
BT2. En la Tabla
1 se muestran los datos para todo el período de estudio.

Tabla 1

Cantidad
de clientes abastecidos por tipo de tarifa

Tarifa

Numero_Clientes

%

BT1a

201.809.155

97,218

BT3

2.166.553

1,0437

BT43

1.474.378

0,7103

BT2

1.137.571

0,5480

AT43

550.715

0,2653

AT3

240.765

0,1160

AT2

175.825

0,0847

BT41

14.605

0,0070

AT42

9.146

0,0044

BT42

2.750

0,0013

AT41

2.135

0,0010

Por otra parte,
durante el período de estudio se facturó un total de 90.230.754 MWh, siendo
aproximadamente 50% a clientes regulados no residenciales, y el otro 50% a
clientes residenciales. El consumo unitario promedio para clientes
residenciales fue de aproximadamente 453 kWh, mientras que para los clientes no
residenciales fue 10.315 kWh. Sin embargo, es importante mencionar que entre
los años 2015 y 2019 el consumo unitario residencial fue en promedio de 224
kWh, pero en el año 2020 en el que ocurrieron las cuarentenas por la pandemia
de la Covid-19, subió a 1.759,28 kWh, cayendo nuevamente en el año 2021 hasta
258,92 kWh. El aumento del consumo durante el año 2020 coincide con lo
presentado por (Moreno, y otros,
2020), quienes
indican que, durante el mes de junio del 2020 el consumo residencial aumentó
17% con respecto al mismo mes del año 2019. En la Figura 2 se presenta la energía total facturada por tipo de cliente y por
tipo de tarifa, de la cual se puede observar que, en cuanto a los clientes
regulados no residenciales, aquellos con tarifas AT43 y BT43, fueron los de
mayor energía eléctrica facturada.

Figura 2

Energía
facturada por tarifa y tipo de cliente

Por otra parte, la
energía facturada total anual a clientes regulados para el año 2015, el primero
del período de estudio, fue de 14.325.878,7 MWh. Este valor aumentó 1,48%
durante el año 2016, pero luego ha disminuido continuamente, 2,37% en el año
2017, 8,14% en el año 2018, y 9,69% durante el año 2019. Luego aumentó 4,87%
durante el año 2020 impulsada por el sector residencial, pero finalmente cayó
8,09% durante el año 2021. En total, durante el período de estudio, cayó casi
21%. En la Figura
3 se presenta la información completa, mostrando la energía
facturada total anual por tipo de cliente regulado.

Figura 3

Energía
facturada por año y tipo de cliente

De la Figura 3 se puede observar que entre el año 2015 y el año 2018, los
clientes no residenciales tuvieron una mayor facturación de energía eléctrica.
A partir del año 2019 la situación cambió, siendo los clientes residenciales
los que tuvieron una mayor facturación. De hecho, desde el año 2017, la energía
facturada a los clientes no residenciales ha disminuido constantemente,
mientras que la facturación de energía a los clientes residenciales ha
aumentado desde el año 2015. En cuanto al número de clientes no residenciales,
para el año 2021 hay 9,7% menos de lo que había en el año 2019. Estos
resultados coinciden con lo presentado por Salazar Córdova (2018), quien en su
investigación plantea que, durante el año 2017 hasta 1100 clientes con potencia
instalada entre 500 kW y 5000 kW emigraron desde el segmento de clientes
regulados al segmento de clientes libres.

Respecto a la
energía facturada mensual, en promedio se muestra un mayor consumo de energía
durante los meses de junio, julio y agosto, siendo la mayor facturación en el
mes de julio. Los meses de menor facturación promedio corresponden a los meses
del verano, específicamente los meses de diciembre, febrero y marzo, siendo
marzo el mes de menor facturación promedio de energía eléctrica, durante el
período de estudio. La información completa se presenta en la Figura 4.

Figura 4

Energía
facturada promedio por mes y tipo de cliente

De la Figura 4 también se puede observar que la energía facturada promedio
mensual para los clientes no residenciales se mantiene aproximadamente
constante, y la variación mensual de la energía promedio la establecen los
clientes residenciales; esto coincide con lo mostrado en (Mellado Leal,
2021) en
cuanto al consumo promedio de energía eléctrica de los clientes residenciales.
Es importante indicar que para los clientes no residenciales se nota una
pequeña reducción durante los meses con alto número de feriados, por ejemplo,
el mes de septiembre.

Referente a las
comunas, se tiene que, durante el período de estudio, Santiago es la comuna en
la que ha habido mayor energía eléctrica facturada con un total de 9.317.092,7
MWh y un promedio para el año 2021 de 21.590 clientes, seguida de Las Condes con
7.113.678,2 MWh y un promedio para el año 2021 de 13.811,7 clientes. La comuna
de Alhué es la que ha tenido la menor cantidad de energía facturada con
131.683,4 MWh para un promedio de 218,7 clientes para el año 2021. En la Figura 5 se presenta la información completa sobre la energía eléctrica
facturada por comuna durante el período de estudio.

Figura 5

Energía
facturada por comuna

De la Figura 5 se observa que la comuna de Maipú es la tercera con mayor
energía eléctrica facturada con 5.136.314,6 MWh y con un promedio para el año
2021 de 13.373,8 clientes, el cual es mayor al de Las Condes que sin embargo
tiene un 27,8% más de energía facturada. En ese sentido, el consumo unitario
de energía promedio mensual en la comuna de Las Condes es de 262,27 kWh para
clientes residenciales y de 20.495,51 kWh para clientes no residenciales,
mientras que en la comuna de Maipú es de 207,02 kWh y 18.168,24 kWh,
respectivamente. Para el caso de la comuna de Santiago se tienen 185,41 kWh y
14.566,21 kWh, y en la comuna de Alhué se tienen 199,17 kWh y 13.789,7 kWh,
respectivamente.

Aplicación
de algoritmos de aprendizaje automático

A continuación, se presenta la aplicación de los algoritmos de
aprendizaje automático al conjunto de datos, y los resultados correspondientes.
En ese sentido, se aplicó el algoritmo de agrupamiento K-Means para generar un
modelo que permite detectar patrones dentro del conjunto de datos.
Adicionalmente, se aplicó el algoritmo de predicción K-NN, para generar un
modelo que permite predecir la clase de los registros nuevos que se incorporen
al conjunto.

Aplicación de algoritmo K-Means

El algoritmo de agrupamiento o
clustering K-Means, es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que busca
principalmente definir grupos dentro de los datos, de tal forma que cada dato
dentro de un grupo tenga una variación mínima respecto a los otros integrantes
del grupo. De acuerdo con Igual y Seguí (2017), el agrupamiento por K-Means
consiste en agrupar juntos objetos que sean similares entre sí. Puede haber más
de un grupo, siempre y cuando los objetos de un mismo grupo o clúster sean
similares entre sí, y los objetos de grupos diferentes tengan características
diferentes entre sí.

En la presente investigación se
utiliza K-Means para detectar patrones en los datos, tal como lo hacen en
Pizarro Herrera (2017), con la salvedad que ellos utilizan datos de consumo
diario de energía. Ahora, previo a la aplicación del algoritmo, se hace un
análisis de correlación entre las variables numéricas para reducir la
dimensionalidad del conjunto datos. Como no se tiene un conocimiento previo de
la posible normalidad de los datos, se procede a realizar el análisis de
correlación considerando tres métodos: Pearson, Spearman y Kendall. Según lo
planteado por Amat Rodrigo (2022), el coeficiente de Pearson funciona bien para
datos cuantitativos y distribuidos normalmente, pero cuando no se cumple la
condición de normalidad se deben utilizar alternativas no paramétricas, como el
estadístico Rho de Spearman o el estadístico Tau de Kendall.

Luego de realizar el análisis, se
encontró que hay una alta correlación (mayor a 0,65 en magnitud) entre las
variables: “Energia_kwh”, “E1_kwh”, y “Numero_Clientes”. Este resultado se
obtiene para cada uno de los tres métodos aplicados, y era de esperarse puesto
que la energía facturada se mueve en la misma dirección que se mueve el número
de clientes que consumen dicha energía. Adicionalmente, la energía facturada
base es la componente principal de la energía total facturada. Los valores de
coeficiente de correlación con respecto a la energía total facturada
(“Energía_kwh”) se presentan en la Tabla 2.

Tabla 2

Coeficientes
de correlación con la variable Energía_kwh

Variable

Pearson

Spearman

Kendall

Energia_kwh

1,0000

1,0000

1,0000

E1_kwh

0,9995

1,0000

0,9996

Numero_Clientes

0,7714

0,8474

0,6668

E2_kwh

0,4781

0,4223

0,3413

ConsUnit_kwh

0,1662

0,2970

0,2439

Year

0,0299

0,0231

0,0165

PEE

0,0196

0,0231

0,0168

PEP

0,0111

0,0012

0,0009

Mes

0,0052

0,0088

0,0061

Posteriormente, se desarrolla un
análisis de dependencia de las variables categóricas, puesto que se presume que
hay dependencia entre los tipos de clientes y las tarifas, así como entre las
distribuidoras y las comunas. Para llevar a cabo el análisis, se crean tablas
de contingencia entre cada par de variables, y a cada una de esas tablas se les
aplica la Prueba de Independencia de Chi-Cuadrado para variables categóricas.
Se concluye, con un nivel de significancia del 5%, que las variables
“Tipo_clientes” y “Tarifa” son dependientes, así como también las variables
“Distribuidora” y “Comuna”.

Por consiguiente, para la aplicación
del algoritmo K-Means se descartan las variables “E1_kwh” y “Numero_Clientes”,
debido al análisis de correlación. Adicionalmente, se descartan las variables:
“Tarifa” y “Comuna”, debido al análisis de dependencia de las variables
categóricas.

El
algoritmo K-Means tiene como hiperparámetro el número de clústers K, cuyo valor
debe ser definido por el usuario. Sin embargo, tal como lo indican en Umargono
et al. (2020), se puede utilizar una metodología para obtener el valor óptimo
de K. Ésta se conoce como el “método del codo”, para lo cual debe definirse una
métrica de optimización. Según lo indicado por Russano y Ferreira (2020), la inercia
es una métrica muy popular, que se utiliza para obtener el valor óptimo de K, y
no es más que el cuadrado de la distancia euclidiana entre cada punto del
clúster y su centroide. En su investigación, Kong et al. (2021) utilizan el
método del codo con la inercia como métrica para seleccionar el K óptimo, pero
también utilizan la técnica de maximizar el valor de la métrica Silhouette. En
esta investigación, luego de aplicar el método del codo utilizando la inercia
como métrica, se obtiene que el valor óptimo de K es 16. De igual manera, se
utilizó la métrica Silhouette para obtener el K óptimo, resultando el valor de
15.  La ilustración del método utilizando
la métrica Silhouette se presenta en la Figura 6.

Figura 6

Curva
para obtener el número óptimo de clústers K

De la Figura 6 se puede
observar que el valor máximo de la métrica se alcanza cuando el número de
clústers es igual a 15. Con ese valor de K=15, se aplica el algoritmo K-Means
para detectar patrones en los datos. En la Figura 7, se presentan
los clústers obtenidos y su relación con los tipos de clientes. Se puede
observar que los clientes residenciales se agrupan únicamente en los clústers
3, 6 y 14. Los clientes no residenciales se agrupan en el resto de los
clústers.

Figura 7

Clústers
vs. Tipo de clientes

Igualmente, la
forma en que se relacionan las empresas distribuidoras con los clústers se
muestran en la Figura 8. Se puede ver en la figura que las empresas
distribuidoras se agrupan en clústers diferentes. Los registros asociados a la
empresa CGE se agrupan en los clústers 1, 4, 6, 9, 12, y 13. Los registros
correspondientes a la empresa ENEL se agrupan en los restantes clústers.

Figura 8

Clústers
vs. Distribuidora

Dado
que las tarifas se relacionan con los tipos de clientes, en los clústers 3, 6 y
14 hay sólo registros de clientes residenciales con la tarifa BT1a, tal como se
observa en la Figura
9.

Figura 9

Clústers
vs. Tipo de tarifa

En
este punto, es importante recordar que los elementos de los clústers están
compuestos por cada una de las filas del conjunto de datos, y que cada fila
está asociada a un lote de usuarios y no a un usuario en particular.

Aplicación del
algoritmo K-NN

El
algoritmo de los K vecinos más cercanos K-NN, es un algoritmo de aprendizaje
automático supervisado para clasificación, mediante el cual se busca predecir
la clase o categoría de un conjunto de datos, a partir de un grupo de variables
predictoras. De acuerdo con Lee (2019), K-NN es uno de los algoritmos más
simples dentro de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado para
clasificación. Funciona comparando la distancia entre cada instancia de
referencia y las otras muestras del set de entrenamiento, seleccionando los K
vecinos más cercanos a ellas. En su investigación, Raschka y Mirjalili (2017)
plantean que es un algoritmo que no genera una función discriminativa para
clasificar los puntos de datos nuevos.

Para
este algoritmo, se trabaja con la variable “Tipo_clientes” como variable
objetivo, es decir, el modelo obtenido debe predecir si la instancia que se
pruebe pertenece a clientes regulados residenciales o no residenciales. Para
generar el modelo, inicialmente se debe establecer el número de vecinos K, pero
se puede obtener el valor de K más adecuado optimizando alguna métrica de
desempeño. En esta investigación se utilizó la métrica exactitud (accuracy), la
cual de acuerdo con Fenner (2020, p. 163) “es la métrica que tenemos para
evaluar que tan bien nuestra conjetura o predicción coincide con la realidad”.
Los resultados obtenidos para obtener el K óptimo se presentan en la Figura 10, de la cual se puede observar que el valor óptimo de K es 3,
pues es el valor para el cual se alcanza el valor máximo posible de la
exactitud, cuyo valor es 99,73%.

Figura 10

Curva
para obtener el número óptimo de vecinos K

Una vez obtenido
el K óptimo, se aplica el algoritmo K-NN para generar el modelo de predicción
del tipo de clientes de cada una de las instancias. El conjunto de datos se
divide en: el set de entrenamiento correspondiente al 75% de los datos, y el
set de prueba correspondiente al 25% restante de los datos. Con el set de
entrenamiento se genera el modelo, y con el set de prueba se evalúa el modelo.
Como resultado de la evaluación, se obtiene la matriz de confusión, que es una
matriz cuadrada en la que las celdas tienen la siguiente información: los
verdaderos negativos y los verdaderos positivos en la diagonal principal, y los
falsos negativos y los falsos positivos en las otras celdas. Para nuestro caso
se obtuvo una matriz de 2x2 ya que se tienen sólo dos categorías para
clasificar los datos. La matriz se presenta en la Figura 11.

Figura 11

Matriz
de confusión

De la Figura 11 se puede decir que el conjunto de prueba estuvo
compuesto por 12.740 filas del conjunto de datos, el cuál es el 25% de los
datos originales. Adicionalmente, 11.668 filas eran de clientes no
residenciales y el modelo clasificó a todas estas filas de manera correcta. Por
otra parte, 1.037 filas eran de clientes residenciales y el modelo los
clasificó de esa manera, pero 35 filas de clientes residenciales fueron
clasificadas como no residenciales. Este modelo podría ser muy útil, por
ejemplo, para determinar el tipo de cliente, y por lo tanto el tipo de tarifa a
aplicar, cuando por alguna razón no se tiene esa información.

Conclusiones

La energía eléctrica facturada por los clientes regulados,
durante el período de estudio, se dividió en partes iguales entre los clientes
residenciales y los clientes no residenciales. Los datos presentan una
estacionalidad mensual, presentándose una mayor facturación durante los meses
de la estación de invierno, en comparación con los otros meses del año. La
estacionalidad fue impuesta por la facturación de los clientes residenciales.

El consumo unitario promedio de los clientes residenciales
fue de 453 kWh durante el período de estudio, mientras que los clientes no
residenciales tuvieron un consumo unitario promedio de 10.315 kWh. Los clientes
residenciales tuvieron un consumo unitario promedio anual alrededor de 225 kWh
durante la mayor parte del período de estudio, pero durante el año 2020 se
disparó a 1.759,28 kWh, cayendo nuevamente para el año 2021.

La energía eléctrica facturada por los clientes regulados
residenciales aumentó continuamente desde el año 2015 hasta el año 2020, cuando
alcanzó su valor máximo durante el período de estudio, impulsado por las
cuarentenas impuestas ese año debido a la pandemia de la Covid-19. Por el
contrario, la energía facturada a los clientes regulados no residenciales ha
disminuido constantemente desde el año 2017 al año 2021, coincidiendo con las
estadísticas de traspaso de clientes regulados a libres, permitido por la
normativa vigente a los clientes no residenciales.

Para la aplicación del algoritmo K-Means, se obtuvo el
número óptimo de clústers igual a 15, maximizando la métrica Silhouette. El
modelo obtenido a través del algoritmo agrupó perfectamente los datos de
acuerdo con el tipo de cliente de cada uno de los registros. De igual manera,
todos los datos dentro de un clúster particular pertenecen a una sola empresa
de distribución de electricidad.

Para el desarrollo del modelo de predicción del tipo de
clientes, los datos se dividieron en dos partes, 75% para entrenar el modelo y
25% para evaluar el modelo. Al aplicar el algoritmo K-NN se obtuvo un modelo que
permite predecir, con una exactitud del 99,73%, el tipo de cliente regulado
para los registros nuevos que requieran ser evaluados. Se obtuvo el valor
óptimo del hiperparámetro K igual a 3, al maximizar la métrica exactitud.

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