Este artículo propone un método de diagnóstico del consumo energético del sistema de control ambiental de estaciones de metro, mediante la construcción de un modelo de evaluación basado en técnicas de minería de datos para evaluar las características del consumo energético del sistema. En primer lugar, mediante análisis de correlación, se determinaron las variables clave que afectan el consumo energético del sistema de control ambiental del metro: la temperatura exterior y el flujo de pasajeros; en segundo lugar, según las variables clave seleccionadas, se utilizó un árbol de decisión para dividir diferentes patrones de consumo energético y, a partir de estos, se establecieron referencias de consumo para cada patrón; finalmente, se llevó a cabo un diagnóstico del consumo basado en las referencias y los datos reales de operación del sistema. Los resultados del diagnóstico indican que los cambios en el entorno y en el flujo de pasajeros provocan fluctuaciones en el nivel de consumo energético, pero aún así permanecen cerca de las referencias. Este método de diagnóstico puede identificar el consumo energético en estaciones de metro, reconocer patrones anómalos y de bajo consumo, y ayudar en la detección de fallos operativos, solución de problemas y optimización del modo de control ambiental, proporcionando bases teóricas y referencias prácticas para el ahorro de energía en cada estación.

minería de datos;sistema de control ambiental del metro;diagnóstico de consumo energético;nivel de consumo;optimización del ahorro de energía