¿Qué es la previsión de carga?

El forecasting de carga eléctrica es clave para la planeación operativa de los sistemas eléctricos y crucial para evitar cortes. Las predicciones de forecasting de carga pueden variar desde el corto plazo (horas o días) hasta el largo plazo (meses o años). La precisión de estas predicciones afecta directamente al costo y la confiabilidad de todo el sistema eléctrico. El forecasting de carga también es un componente del forecasting energético más amplio, que incluye predicciones sobre la disponibilidad y precios de combustibles como el petróleo y el gas, así como fuentes de energía renovable.

Una previsión de carga precisa 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 costos. La previsión de carga 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 sobrecostos asociados a la producción excesiva o insuficiente de electricidad.

Los datos de previsión de carga 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 carga 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 carga, 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 carga recientes. La previsión de carga a corto plazo, incluidas las predicciones para el día siguiente, es especialmente importante para administrar 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 carga 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 carga 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 carga 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 carga son:

• Modelos de regresión: los modelos de regresión lineal se utilizan a menudo para el forecasting de carga 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 promedio móvil (ARIMA) y otros modelos similares son populares para la previsión de carga 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 aprendizaje profundo pueden mejorar aún más la precisión del forecasting 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 porcentual absoluto promedio (MAPE).

Una vez validado y afinado el modelo, puede generar pronósticos de carga futuras. Estos pronósticos 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 carga 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 carga, lo que requiere nuevas metodologías y características de entrada.

Otro desafío 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 carga es una herramienta de sustentabilidad crítica. 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 forecasting de carga. 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 del forecasting.

• Inteligencia artificial: la IA puede mejorar la previsión de carga integrando diferentes tipos de modelos y utilizando técnicas inteligentes para seleccionarlos y optimizarlos. También puede incorporar conocimientos expertos en el proceso de previsión.
• Aprendizaje automático: los algoritmos de aprendizaje automático, 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.
• Aprendizaje profundo: el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, 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 medidores inteligentes y otras tecnologías de red inteligente proporcionan datos de carga de alta resolución en tiempo real. Esto puede mejorar significativamente la precisión del forecasting de carga a corto plazo.
• Analytics de big data: la llegada de las tecnologías de big data hace posible el procesamiento y análisis de cantidades masivas de datos de diversas fuentes, incluidos los pronósticos meteorológicos, los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y las redes sociales.