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promedio siguiente, donde consideramos N predicciones del conjunto de datos de test, la “Y medida” es la registrada por el sensor y la “Y modelo” la magnitud predi- cha por el modelo. El cálculo del MAE, en promedio, nos pro- porciona información sobre cuánto nos alejamos del valor registrado. Se destaca que los modelos que incorporan datos de temperatura interna producen MAE más ba- jos. Asimismo, la información instantánea sobre los niveles de oxígeno mejora la pre- dicción futura del oxígeno. Los modelos PT y PTO suponen una mejora en las predicciones del modelo planteado. Los gráficos representan la predicción ins- tantánea de la potencia utilizando dos tipos de modelos, P (izquierda) y PTO (derecha). Estos gráficos presentan dos ventanas de tiempo, una de 12 horas en la parte superior y otra de 1 hora en la parte inferior. En ellos, la línea azul muestra el ‘Ground Truth’, que son los valores reales de la caldera, mien- tras que la línea roja representa los valores de predicción. Los picos que se observan coinciden con los momentos de limpieza periódica de las cenizas en los conductos de la caldera. Es- tos eventos se programan a intervalos regu- lares, generalmente entre una y tres horas. Conclusiones del progreso del proyecto para optimizar la combustión • Los modelos predictivos para el nivel de oxígeno y la presión de vapor demues- tran una alta confiabilidad en la repro- ducción de los datos de prueba. • El modelo adquiere conocimientos so- bre los patrones de funcionamiento. En otras palabras, si se establecen ciertos parámetros, temperaturas y niveles de oxígeno, puede predecir cambios en los niveles de oxígeno. • Las mediciones de oxígeno contienen una componente de variabilidad que no puede ser completamente captura- da solo con los valores de los sensores. Las mediciones de la llama y del inte- rior de la caldera pueden mejorar este aspecto ◉ Proyecto de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales, realizado gra- cias al apoyo financiero de la Unión Europea, Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) Una manera de hacer Europa. Los modelos que incorporan datos de temperatura interna producen MAE más bajos. Asimismo, la información instantánea sobre los niveles de oxígeno mejora la predicción futura del oxígeno biomasa 75 ENERGÉTICA XXI · 230 · OCT 23