¿En qué consiste la previsión de la potencia eléctrica?

La previsión de la potencia eléctrica es clave para la planificación operativa de los sistemas de energía y crucial para evitar cortes. Las previsiones de la potencia eléctrica pueden ser a corto plazo (con horas o días de antelación) o a largo plazo (con meses o años de antelación). La precisión de estas previsiones repercute directamente en el coste y la fiabilidad de todo el sistema eléctrico. La previsión de la carga también es un componente de la previsión energética más amplia, que incluye predicciones sobre la disponibilidad y el precio de combustibles como el petróleo y el gas, así como de fuentes de energía renovable.

Una previsión precisa de la potencia garantiza que haya suficiente suministro eléctrico para satisfacer la demanda en cualquier momento, manteniendo así el equilibrio y la estabilidad de la red eléctrica. Esa fiabilidad conlleva una mayor eficiencia, así como un ahorro de costes. La previsión de la potencia permite a las empresas eléctricas gestionar mejor sus recursos mediante programas de respuesta a la demanda, que modifican el uso incentivando a los consumidores para que reduzcan su consumo de electricidad en las horas de mayor consumo. Y este tipo de previsión de la demanda puede ayudar a las empresas de servicios públicos a evitar los sobrecostes asociados a la producción excesiva o insuficiente de electricidad.

Los datos de previsión de la potencia también pueden utilizarse en decisiones de planificación estratégica como la ampliación de la capacidad, el desarrollo de infraestructuras y la programación del mantenimiento. Por ejemplo, estos datos pueden poner de relieve la ubicación óptima de nuevas centrales eléctricas o líneas de transmisión, garantizando que se pueda satisfacer la demanda futura. En los mercados eléctricos liberalizados, los datos de previsión de la potencia también pueden ayudar a los participantes en el mercado a realizar estrategias de licitación fundamentadas, gestionar los contratos energéticos y mitigar los riesgos.

Existen varios métodos utilizados en la previsión de la potencia, cada uno de los cuales analiza los datos históricos de la misma y otros datos relevantes para generar previsiones para distintos horizontes temporales.

Abarca un periodo de hasta una semana y se basa en gran medida en las previsiones meteorológicas y los datos de potencia recientes. La previsión de la potencia a corto plazo, incluidas las predicciones para el día siguiente, es especialmente importante para gestionar la red eléctrica en tiempo real, ya que permite a los operadores del sistema tomar decisiones en el momento sobre cuánta energía generar y hacia dónde dirigirla. La precisión es crucial en este contexto, ya que incluso pequeños errores en la previsión pueden provocar el despilfarro de energía o la sobrecarga de las líneas eléctricas.

Su alcance oscila entre una semana y un año y se utiliza para la programación del mantenimiento y la gestión de las reservas de combustible. Tiene en cuenta las variaciones estacionales del consumo eléctrico, así como los cortes planificados.

Suele abarcar un periodo de más de un año y tiene en cuenta factores como los cambios demográficos, el crecimiento económico y las repercusiones de la política energética. La previsión de la potencia a largo plazo se centra en la planificación y optimización del sistema, ayudando a las empresas de servicios públicos a tomar decisiones sobre dónde invertir en nuevas capacidades de generación de energía y cómo equilibrar las distintas fuentes energéticas, como las energías renovables y los combustibles fósiles tradicionales.

Los métodos de previsión de la potencia comienzan con la recopilación de datos históricos sobre la misma. Esto incluye datos de los muchos factores que pueden afectar al uso de la electricidad, como los datos meteorológicos (temperatura, humedad, velocidad del viento), la hora del día, las variables del calendario (estaciones, días festivos, días laborables frente a fines de semana) y los factores demográficos (densidad de población, actividad económica). La previsión de la potencia tiene en cuenta todos estos conjuntos de datos para crear una imagen completa de la demanda de energía.

Una vez recopilados los datos, se desarrolla un modelo de previsión. Algunos ejemplos de modelos utilizados para la previsión de la potencia son:

• Modelos de regresión: los modelos de regresión lineal se utilizan a menudo para las previsiones de la potencia a largo plazo. Relacionan la demanda de potencia con variables como las condiciones meteorológicas y los indicadores económicos.
• Modelos de series temporales: el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA) y otros modelos similares son populares para la previsión de la potencia a corto plazo. Se basan en datos de potencia anteriores para predecir la demanda futura.
• Modelos de inteligencia artificial (IA): las redes neuronales y las máquinas de vectores de soporte se utilizan cada vez más debido a su capacidad para modelar relaciones no lineales complejas. Los modelos de deep learning pueden mejorar aún más la precisión de las previsiones extrayendo automáticamente las características relevantes del conjunto de datos.

El modelo de previsión se entrena utilizando una parte de los datos históricos y se somete a pruebas de validación. Para evaluar la precisión de las previsiones se utilizan parámetros como el error absoluto medio porcentual (MAPE).

Una vez validado y afinado el modelo, puede generar previsiones de la potencia futuras. Estas previsiones se pueden utilizar para la planificación operativa, la gestión de la energía y otras actividades de toma de decisiones. Se trata de un proceso continuo y adaptativo: a medida que se dispone de nuevos datos, los modelos suelen requerir actualizaciones o un reentrenamiento para seguir siendo precisos.

La previsión de la potencia puede ser valiosa, pero tiene sus limitaciones. Uno de los principales problemas es la creciente complejidad de la red eléctrica, que ahora incluye recursos energéticos distribuidos (DER) como paneles solares y vehículos eléctricos. Estos recursos pueden ser difíciles de predecir e integrar en los modelos de previsión de la potencia, lo que requiere nuevas metodologías y características de entrada.

Otro reto es la necesidad de realizar pronósticos meteorológicos precisos, ya que las condiciones climáticas pueden tener un impacto significativo en la demanda de energía. Las mejoras en la tecnología de predicción meteorológica han ayudado a abordar este problema, pero todavía hay margen de mejora.

Al permitir operaciones más eficientes, flexibles e inteligentes del sistema de energía, la previsión de la potencia es una herramienta de sostenibilidad crucial. Puede contribuir a la misma de varias maneras:

Los avances tecnológicos, particularmente en el machine learning y la inteligencia artificial, han mejorado considerablemente las capacidades de previsión de la potencia. Estas tecnologías pueden gestionar grandes conjuntos de datos, aprender de los patrones históricos y adaptarse a las nuevas tendencias, lo que mejora la precisión general de las previsiones.

• Inteligencia artificial: la IA puede mejorar la previsión de la potencia integrando diferentes tipos de modelos y utilizando técnicas inteligentes para seleccionarlos y optimizarlos. También puede incorporar conocimientos expertos en el proceso de previsión.
• Machine learning: los algoritmos de machine learning, como las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales, pueden modelar relaciones no lineales complejas entre las entidades de entrada y la demanda de potencia. También pueden manejar datos de alta dimensión, lo que los hace adecuados para incorporar varios factores que afectan el uso de la electricidad.
• Deep learning: el deep learning, un subconjunto del machine learning, utiliza redes neuronales en capas para extraer automáticamente características relevantes de los datos sin procesar. Esto puede mejorar la precisión de las previsiones, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos grandes y complejos.
• Tecnologías de red inteligente: los contadores inteligentes y otras tecnologías de red inteligente proporcionan datos de la potencia de alta resolución en tiempo real. Esto puede mejorar significativamente la precisión de la previsión de la potencia a corto plazo.
• Análisis de big data: la llegada de las tecnologías de big data ha posible el procesamiento y análisis de cantidades masivas de datos de diversas fuentes, incluidas las previsiones meteorológicas, los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y las redes sociales.