Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, grandes aliados en la Industria Eléctrica

29/08/2023

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En los últimos años el mundo ha sido testigo de un avance exponencial en la innovación de herramientas tecnológicas que han facilitado la resolución de problemas a través de la automatización. Ya que, al tener la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, permite a los seres humanos delegar actividades complejas y enfocar su atención en aquellas que son más relevantes.

Para las empresas, esta revolución tecnológica ha sido de gran ayuda al realizar lecturas instantáneas del mercado, acelerando la toma decisiones, ahorrando tiempo y reduciendo costos. Herramientas como la Inteligencia Artificial o la Ciencia de Datos son de gran utilidad para anticiparse ante los riesgos que pudieran afectar directamente un negocio.

En el caso del sector energético, incorporar estos sistemas a sus procesos, permite obtener mayor cantidad de información y anticiparse a las variables del Mercado Eléctrico Mayorista (MEM) a través del análisis y la generación de modelos estadísticos.

Con el uso de estas herramientas, es posible recrear escenarios para pronosticar cuándo va a ocurrir una hora crítica en un periodo determinado tomando en cuenta datos históricos. Al conocer las posibilidades, los Generadores pueden prepararse para el momento en el que tendrán que cubrir una mayor demanda de energía dentro del Mercado de Balance de Potencia (MBP).

La ciencia de datos también es capaz de proyectara futuro algunas variables relevantes del MEM, los Centros de Carga y las Plantas de Generación, pronosticando la cantidad de generación solar que se producirá en un día con el fin de realizar planeaciones, contratos y generación de ofertas con mayor precisión.

Ilustración 2 – Pronóstico de generación

A su vez, permite pronosticar los patrones de consumo de energía eléctrica estimando su demanda por hora y por día.

Ilustración 3 – Pronóstico de consumo en horas

Ilustración 4 – Pronóstico de consumo en días

Otro beneficio a la hora de tomar decisiones sobre el consumo y venta es el pronóstico de corto plazo, pues al recibir la información más relevante se puede realizar una estimación del precio de la energía en el MEM en un periodo de 1 a 7 días.

Ilustración 5 – Pronóstico de corto plazo vs. real

Acelerando la transformación digital, en Ammper hemos incorporado la ciencia de datos y la inteligencia artificial en nuestras tomas de decisiones, analizando grandes cantidades de datos (Big Data) relacionados con el comportamiento del Mercado Eléctrico Mayorista (MEM) para ofrecer a nuestros clientes soluciones personalizadas que se adecúen a sus necesidades. Conoce estos y otros modelos en nuestra plataforma ATENEA+.