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El análisis de AleaSoft

La digitalización del sector de la energía, imprescindible para alcanzar los objetivos de 2050


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Los objetivos medioambientales de la Unión Europea para 2030 y 2050 van a necesitar de unas mejoras tecnológicas tanto en la generación de electricidad, como en su gestión en los sistemas eléctricos interconectados de todos los países, sobre todo, por la parte de la demanda y su flexibilización. Las smartgrids y los smartmeters son ejemplos de esta digitalización profunda que está teniendo lugar en el sector de la energía en Europa. Es un artículo de AleaSoft.
La digitalización del sector de la energía, imprescindible para alcanzar los objetivos de 2050


Uno se pregunta cómo se podía gestionar eficientemente un sistema tan complejo como es el sistema eléctrico de un país antes de la digitalización masiva de los datos y de las comunicaciones. Eran los tiempos cuando las previsiones de demanda se hacían con plantillas, lápiz y papel, y para transmitir información había que descolgar el teléfono y marcar varios números. Y aun así, los sistemas eléctricos funcionaban y los apagones eran eventos muy excepcionales.

Pero está claro que se está hablando de otros tiempos. Con el aumento continuado de la demanda de energía, al menos hasta la crisis de 2008, y la irrupción de las renovables en los mix de generación, queda patente que, sin las mejoras tecnológicas de las últimas décadas, la gestionabilidad del sistema eléctrico no sería posible. La variabilidad inherente de las tecnologías de generación renovable, como la eólica y la fotovoltaica, hacen que la adquisición, procesamiento y transmisión de información sea necesaria en grandes volúmenes y a velocidades altas.

El sector de la energía en la era del Big Data y la Inteligencia Artificial
El sector de la energía genera una inmensa cantidad de datos cada día. Sólo hay que pensar en cada planta de generación, en cada oferta para cada hora en cada mercado, en cada contador en cada vivienda, en cada nodo del sistema eléctrico. Una cantidad de información de tal envergadura solamente se puede gestionar y analizar con herramientas de Big Data. Porque el primer paso es disponer y poder recopilar y guardar toda esa información, pero el siguiente, y más importante, es saber transformar esa información en conocimiento útil y de valor para tomar decisiones responsables.

Esa transformación de la información en inteligencia y oportunidades es una de las misiones de AleaSoft para el sector de la energía. El uso de la Inteligencia Artificial requiere de gran cantidad de datos para que los modelos puedan “aprender” de ellos, sacar conclusiones, hacer previsiones y detectar oportunidades. Es por ello que el sector de la energía es un campo inmejorable para que los modelos de Inteligencia y los algoritmos de Machine Learning desarrollen todo su potencial, y eso es lo que los más de 400 modelos en explotación de AleaSoft han estado haciendo durante los últimos 21 años.

Es importante ver cómo la visión que proporcionan los modelos de Inteligencia Artificial brinda oportunidades tanto a corto como a medio y largo plazo, y son útiles y necesarios para cualquier actor en el sistema de energía, ya sea un productor, una comercializadora, un trader, un inversor o un gran consumidor.

La digitalización y la transición energética
Los objetivos medioambientales de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero que la Unión Europea se ha marcado para 2030 y 2050 plantean un auténtico reto tecnológico. En primer lugar, por el aumento de la capacidad renovable que proponen los Planes de Energía y Clima.

La integración de toda esa nueva producción renovable en los mix de generación, manteniendo la seguridad de suministro de todo el sistema, va a requerir de mejoras en las redes de transporte de electricidad y en los sistemas de gestión para poder monitorizar y responder adecuadamente a una producción cada vez más descentralizada. Aquí es donde las redes inteligentes, las smartgrids, van a tener un papel importante, y en ellas el uso de la Inteligencia Artificial va a ser clave.

Pero, por otro lado, está claro que con aumentar la producción renovable no será suficiente para lograr alcanzar los objetivos europeos. Por el lado de la demanda, hay que aumentar la eficiencia energética y hacer posible que la demanda se flexibilice y pueda responder a señales de precio o de variabilidad de la producción renovable. Para ello se requiere de sistemas de información que puedan ofrecer a los clientes información sencilla y transparente de sus consumos, para mejorar su eficiencia y permitir también su papel activo en la flexibilización de la demanda imprescindible para la integración de las renovables.

Un ejemplo claro de la digitalización por parte de la demanda son los contadores inteligentes, los smartmeters. Hacer que cada punto de suministro disponga de un contador inteligente ya es un reto en sí mismo. Pero lo más importante es que hay que ser capaz de recopilar y analizar toda esa información para que ofrezca la inteligencia y oportunidades que se mencionaban antes.

Los análisis de AleaSoft
Como se ha mencionado anteriormente, una de las funciones fundamentales de AleaSoft es transformar toda esta información de los mercados de energía en Europa en conocimiento, inteligencia, visión y oportunidades. Estos análisis están disponibles en un conjunto de informes para el sector de la energía. Estos informes brindan una inteligencia de mercado resultado de procesar las bases de datos históricas de datos reales y de previsiones de la empresa.

Además de sus informes, en AleaSoft también se organizan series de webinar con el objetivo de proporcionar información y conocimiento útil a los profesionales del sector. Estos webinars cuentan con la participación de ponentes de las empresas más importantes del sector de la energía en Europa y a nivel mundial. El próximo webinar está programado para el 14 de enero y contará con la participación de ponentes de la consultora PwC, para analizar la visión del mercado de contratos PPA para grandes consumidores, sus impactos y requisitos, y de la necesidad de estimaciones de precios del mercado eléctrico a futuro.



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