{"id":89790,"date":"2026-07-15T12:51:18","date_gmt":"2026-07-15T12:51:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=89790"},"modified":"2026-07-15T12:51:18","modified_gmt":"2026-07-15T12:51:18","slug":"estudio-mejora-gestion-energetica-hoteles-modelos-prediccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2026\/estudio-mejora-gestion-energetica-hoteles-modelos-prediccion\/","title":{"rendered":"Un estudio de la ULL mejora la gesti\u00f3n energ\u00e9tica de los hoteles mediante modelos de predicci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>Un <a href=\"https:\/\/academic.oup.com\/jigpal\/article-abstract\/34\/3\/jzaf078\/8572065?redirectedFrom=fulltext\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">estudio<\/a> de la Universidad de La Laguna propone modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir con 24 horas de antelaci\u00f3n la demanda energ\u00e9tica en hoteles, lo cual permite proporcionar estimaciones m\u00e1s precisas de esas necesidades y mejorar as\u00ed la gesti\u00f3n de sus recursos. Esto podr\u00e1 contribuir a la reducci\u00f3n del consumo de energ\u00eda, la disminuci\u00f3n de las emisiones asociadas a gases de efecto invernadero y la mejora de indicadores de sostenibilidad de las actividades hoteleras.<\/p>\n<p>Esta investigaci\u00f3n cobra especial relevancia en un contexto en el que el turismo constituye uno de los principales motores econ\u00f3micos de Canarias. Sin embargo, la actividad tur\u00edstica tambi\u00e9n implica un elevado consumo energ\u00e9tico y una mayor emisi\u00f3n de gases de efecto invernadero, lo que ha llevado a organismos y administraciones p\u00fablicas a promover medidas orientadas a mejorar la eficiencia energ\u00e9tica y reducir el impacto ambiental del sector.<\/p>\n<p>El art\u00edculo, <em>Towards smart hotels: energy forecasting with machine learning models<\/em>, forma parte del trabajo desarrollado por el grupo de Ingenier\u00eda de Control y Sistemas Inteligentes de la Universidad de La Laguna, liderado por <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/81235\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Juan Albino M\u00e9ndez P\u00e9rez<\/a>, y en el que participan <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/81827\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Rafael Arnay del Arco<\/a>, <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/82534\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Javier Hern\u00e1ndez Aceituno<\/a>, <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/81158\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jos\u00e9 Francisco G\u00f3mez Gonz\u00e1lez<\/a> y <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/82033\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Santiago Torres \u00c1lvarez<\/a>.<\/p>\n<p>El estudio, publicado en <em>Logic Journal of the IGPL<\/em>, propone la utilizaci\u00f3n de nuevos m\u00e9todos inteligentes para predicci\u00f3n del consumo energ\u00e9tico de la industria hotelera. Concretamente, se trata de los sistemas Long Short Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Unit (GRU), dise\u00f1ados para procesar datos secuenciales. Una de las principales aportaciones de este estudio es el an\u00e1lisis de c\u00f3mo estos algoritmos mejoran sus predicciones al incorporar nuevos datos en tiempo real.<\/p>\n<p><strong>Evaluaci\u00f3n en un entorno real<\/strong><\/p>\n<p>La evaluaci\u00f3n de este m\u00e9todo se llev\u00f3 a cabo en un hotel de lujo situado en Tenerife. Una de las principales ventajas de disponer de estos modelos de predicci\u00f3n tan precisos es la mejora en la gesti\u00f3n energ\u00e9tica de esa infraestructura alojativa y la consiguiente reducci\u00f3n de costes. En este contexto, la planificaci\u00f3n adecuada de las cargas el\u00e9ctricas resulta fundamental para maximizar el aprovechamiento de las energ\u00edas renovables. Seg\u00fan la investigaci\u00f3n, es posible lograrlo analizando la flexibilidad de las cargas y determinando su capacidad para desplazarse a franjas horarias m\u00e1s convenientes. De este modo, el hotel puede aprovechar los excedentes energ\u00e9ticos, reducir los picos de demanda y optimizar el uso de los recursos energ\u00e9ticos disponibles.<\/p>\n<p>Los resultados obtenidos por el grupo de investigaci\u00f3n indican que la incorporaci\u00f3n de nuevos datos en tiempo real y la capacidad de predecir las 24 horas de demanda energ\u00e9tica de forma simult\u00e1nea contribuyen a realizar estimaciones m\u00e1s precisas y eficientes. El estudio demuestra que, aunque los m\u00e9todos estad\u00edsticos como ARIMAX pueden utilizarse para predecir la demanda energ\u00e9tica, su eficacia disminuye cuando se aplica en sistemas complejos como la infraestructura energ\u00e9tica de un hotel. Por el contrario, las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico basadas en los modelos LSTM y GRU aportan mejoras significativas en la precisi\u00f3n de las predicciones.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, los modelos que realizan previsiones simult\u00e1neas de 24 horas registraron menores tasas de error que aquellos que generan las predicciones de forma progresiva, lo que pone de manifiesto las ventajas de este enfoque en el contexto analizado. En concreto, el sistema logr\u00f3 reducir los errores en la planificaci\u00f3n de las cargas energ\u00e9ticas en un 7,1% en el desplazamiento de carga, es decir, cu\u00e1nta demanda energ\u00e9tica debe trasladarse de una franja horaria a otra, y un 23,5% en la acomodaci\u00f3n de carga, la energ\u00eda disponible que puede aprovecharse en determinados momentos. Todo esto permite optimizar el funcionamiento de las instalaciones.<\/p>\n<p>Los investigadores destacan que este tipo de herramientas pueden convertirse en un aliado clave para avanzar hacia hoteles m\u00e1s eficientes y sostenibles. Como siguiente paso, el equipo prev\u00e9 adaptar el modelo a otros establecimientos y zonas de Canarias con diferentes condiciones clim\u00e1ticas y patrones de consumo, con el objetivo de seguir mejorando la gesti\u00f3n energ\u00e9tica del sector tur\u00edstico.<\/p>\n<p>Estos m\u00e9todos para la predicci\u00f3n de generaci\u00f3n y demanda en comunidades energ\u00e9ticas se engloban dentro del proyecto <a href=\"https:\/\/www.atlanticarea.eu\/discover-our-projects\/approved-projects\/satcomm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Interreg Atlantic Area SATCOMM<\/a>, en el que la Universidad de La Laguna participa junto a otras diez entidades p\u00fablicas y privadas de Europa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un estudio de la Universidad de La Laguna propone modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir con 24 horas de antelaci\u00f3n&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":89795,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[345,350,2765],"tags":[12855,3502,12854,12858,12339,12857,2760,6549,12859,12856,2328],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.3 - 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