⚡ Sistema de Predicción Energética con IA

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

Related MCP server: Energy Grid MCP Server

🛠️ Tecnologías Utilizadas

🚀 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

🔒 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

• Plagio o apropiación indebida

• Modificación de autoría

Para solicitar permisos de uso, contactar al autor.