Biografía:
El investigador José Portela estudió en la Universidad Pontificia Comillas donde obtuvo el título de Ingeniero Industrial. En 2011 se incorporó al Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) donde desarrolla su actividad investigadora en modelos de predicción de series temporales, análisis de datos funcionales y técnicas de aprendizaje automático (Redes Neuronales) aplicado al análisis de los mercados de energía eléctrica. Actualmente compagina la investigación con la docencia como profesor en la facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de ICADE y en la E.T.S. de Ingeniería del ICAI.
Áreas de interés:
Análisis de datos funcionales, Machine Learning, Análisis de los mercados de energía eléctrica, Aprendizaje automático con redes neuronales, Modelos de predicción de series temporales
Habilidades:
Análisis de datos, Machine Learning, Matlab, R, Python, Hidden Markov Models Decision trees, Unsupervised machine learning: Clustering Supervised machine learning: neural networks, random forests, gradient booster, Physics Informed Neural Networks (PINN)
Rodríguez-Cuenca, F., Sánchez-Úbeda, E.F., Portela, J., Muñoz, A., Guizien, V., Veiga, A., Mateo, A., Television usage recommendations for energy efficiency: A Probabilistic methodology based on the Wasserstein distance. Energy. Vol. 322, pp. 135410-1 - 135410-13, Mayo 2025. [Online: Marzo 2025] 
JCR: 9,000 Q1 (2023) - SJR: 2,110 Q1 (2023) 
Portela, J., Roch Dupré, D., Figuerola-Ferretti Garrigues, I., Yéboles, C., Salazar, A., Monitoring the green transition in the power sector with the electricity generation emissions (EGE) tracker. Energy Strategy Reviews. Vol. 50, pp. 101236-1 - 101236-15, Noviembre 2023. [Online: Octubre 2023]
JCR: 7,900 Q1 (2023); - SJR: 1,899 Q1 (2023);
JCR: 4,500 Q1 (2022); 4,800 Q1 (2023) - SJR: 0,929 Q1 (2022); 1,093 Q1 (2023) Sánchez-Úbeda, E.F., Portela, J., Muñoz, A., Chueca, E., Carvalho, M., Impact of COVID-19 on electricity demand of Latin America and the Caribbean countries. Sustainable Energy, Grids and Networks. Vol. 30, pp. 100610-1 - 100610-21, Junio 2022. [Online: Enero 2022]
JCR: 5,400 Q1 (2022); 4,800 Q1 (2023) - SJR: 1,225 Q1 (2022); 1,232 Q1 (2023) Pizarroso, J., Portela, J., Muñoz, A., NeuralSens: sensitivity analysis of neural networks. Journal of Statistical Software. Vol. 102, nº. 7, pp. 1 - 36, Abril 2022.
JCR: 5,800 Q1 (2022); 5,400 Q1 (2023) - SJR: 2,722 Q1 (2022); 2,709 Q1 (2023)
JCR: 2,035 Q2 (2021); 1,500 Q2 (2023) - SJR: 1,016 Q1 (2021); 1,008 Q1 (2023) Mestre, G., Portela, J., Muñoz, A., Alonso, E., Forecasting hourly supply curves in the Italian day-ahead electricity market with a double-seasonal SARMAHX model. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. Vol. 121, pp. 106083-1 - 106083-13, Octubre 2020. [Online: Abril 2020]
JCR: 4,630 Q1 (2020); 5,000 Q1 (2023) - SJR: 1,050 Q1 (2020); 1,711 Q1 (2023)
JCR: 6,807 Q1 (2018); 6,500 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2018); 3,827 Q1 (2023)
JCR: 5,255 Q1 (2017); 6,500 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2017); 3,827 Q1 (2023)
JCR: 5,680 Q1 (2016); 6,500 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2016); 3,827 Q1 (2023) 
