Este artículo pertenece a “Energy Series: Hoja de ruta para una energ-IA sostenible y digital”, una serie de artículos sobre la aplicación de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada para sacar sobresaliente en el nuevo paradigma del sector energético.
- Retos del sector energético en la era sostenible digital
- Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada en el sector energético
- Casos de éxito en energ-IA: Impacto real de soluciones implementadas
- Metodología e implementación: Empieza el camino hacia la energ-IA sostenible y digital
En este artículo vamos a profundizar en algunos de nuestros casos de éxito en el sector energético comentados por Julio Lema, uno de nuestros colaboradores y Consultor de Negocio, en su artículo “Historias de éxito y hoja de ruta para la implementación”. Más específicamente:
- Modelos de predicción para la compraventa de electricidad en el mercado energético
- Modelo de optimización del layout parques eólicos
- Optimización de servicios de mantenimiento
Modelos de predicción para la compraventa de electricidad en el mercado energético
Comprender y anticipar el comportamiento futuro de la demanda es crucial para la gestión de recursos y activos, y para mejorar la toma de decisiones en diversas industrias. En el sector energético, esta información adquiere una relevancia aún mayor debido a la dificultad de prever factores altamente volátiles como fenómenos naturales, condiciones meteorológicas y otras variables significativas como cambios legislativos o socioeconómicos. Por ejemplo, predecir la demanda o el comportamiento de los precios eléctricos es esencial para tomar decisiones óptimas de compra o venta de energía.
Por ello, disponer de un modelo de predicción preciso y fiable otorga conocimiento sobre cuándo es más rentable realizar las operaciones en el mercado energético diario, intradiario o continuo, y en base a ello, determinar el precio de las tarifas a aplicar a la cartera de clientes. De esta manera las compañías pueden planificar inversiones, estimar gastos y mejorar la rentabilidad.
EL CASO – Una empresa del sector energético renovable quiere contar con un modelo analítico que de soporte a la decisión en las operaciones de compraventa de energía en los diferentes mercados eléctricos en España.
LA SOLUCIÓN – Hemos desarrollado un modelo de Machine Learning que a partir de unos datos de entrada (datos históricos de precios y demanda de los mercados eléctricos, previsiones de producción eléctrica renovable, predicciones meteorológicas, disponibilidad de las unidades de producción, o el precio de los combustibles fósiles usados en la generación de electricidad) es capaz de:
- Determinar con al menos 24 horas de antelación qué mercado eléctrico tendrá un mayor precio de venta para cada hora del día siguiente en los diferentes mercados.
- Aportar el precio previsto de venta eléctrica en cada uno de los mercados y el nivel de confianza de dicho resultado, reajustándose a lo largo del día para los mercados que se vayan a abrir, con la información disponible.
El modelo se entrena y se valida con los datos reales, y se actualiza periódicamente para incorporar los nuevos datos.
IMPACTO – Gracias a esta solución, la empresa ha mejorado la toma de decisiones al aprovechar la capacidad predictiva, lo que ha maximizado los resultados en las operaciones de compraventa. Además, la disponibilidad de información en tiempo real ha permitido realizar reajustes rápidos ante cambios en las condiciones del mercado. Todo esto ha contribuido a mejorar la eficiencia y la rentabilidad en la venta de energía eléctrica.
Modelo de optimización del layout de parques eólicos
Diseñar correctamente el layout de parques eólicos marinos, incluyendo la ubicación de cada aerogenerador, subestación y las conexiones entre ellos, es crucial para maximizar la eficiencia y la rentabilidad del proyecto. La IA y la Analítica Avanzada pueden jugar un papel fundamental en esta etapa, permitiendo optimizar la disposición y las conexiones a partir de vastos conjuntos de datos.
Estas tecnologías pueden analizar variables como las condiciones del viento, las corrientes marinas y las restricciones del terreno, para identificar la configuración óptima que minimice pérdidas y costes, asegurando así un rendimiento energético y financiero superior desde su concepción.
EL CASO – Una compañía energética renovable quiere encontrar la mejor configuración posible de los componentes de un parque eólico marino, teniendo en cuenta los costes de inversión y de pérdidas de energía.
LA SOLUCIÓN – Para ello, hemos desarrollado un modelo de Optimización Matemática que busca minimizar los costes CAPEX y OPEX, sujeto a una serie de variables y restricciones. Entre las variables se encuentran el número, tipo y posición de los aerogeneradores, el tipo y longitud de los cables entre matrices, y el número y tipo de subestaciones marinas. Entre las restricciones se incluyen las relacionadas con los cruces de los cables, las capacidades y pérdidas de estos, limitaciones físicas del suelo, número máximo de cables a usar, etc.
IMPACTO – El modelo permite encontrar la solución óptima para cada escenario, así como realizar análisis de sensibilidad y simulaciones de tipo «what-if» para evaluar el impacto de posibles cambios. Con esta herramienta, la empresa puede definir el trazado más adecuado de sus parques eólicos, reducir los costes y gestionar los riesgos de forma más eficaz.
Optimización de servicios de mantenimiento
Uno de los mayores desafíos para las empresas de distribución eléctrica es asegurar la continuidad y calidad del suministro ante posibles fallos o incidentes en la red. Existen diversos tipos de mantenimiento en la red eléctrica, que van desde trabajos en las áreas forestales (limpieza y cuidado de las zonas por donde pasa la red eléctrica para reducir el riesgo de incendios) hasta revisiones detalladas de líneas de alta, media y baja tensión, centros de distribución y subestaciones. Esto sin mencionar las tareas de reparación de averías.
Para lograrlo, es crucial contar con equipos de mantenimiento eficientes y bien coordinados, capaces de resolver problemas rápidamente y con costes mínimos. No obstante, la planificación y asignación de estos equipos suele ser una tarea compleja y manual, influenciada por múltiples factores y que exige una gran flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes del servicio.
EL CASO – Una de las compañías energéticas líderes en España que gestiona la reparación de averías en áreas rurales mediante cuadrillas de mantenimiento asignadas a zonas, busca optimizar los trabajos de mantenimiento y mejorar el rendimiento de sus recursos.
LA SOLUCIÓN – Hemos desarrollado un sistema basado en Optimización Matemática que utiliza información detallada sobre los planes de mantenimiento y las diferentes características de los equipos (habilidades y capacidades de cada operario, disponibilidad de vehículos y herramientas, normativas de seguridad y laborales, ubicación geográfica de las tareas, condiciones del tráfico, etc.) para realizar una mejor planificación y asignación de cuadrillas, evitando ineficiencias en las rutas, demoras en la atención y desequilibrios en la carga de trabajo.
Además, gracias a este enfoque, el sistema puede asignar las tareas de mantenimiento de manera equilibrada entre las cuadrillas, evitando la sobrecarga de algunos equipos y subutilización de otros. Esto no solo mejora la eficiencia en la atención a las averías y el mantenimiento rutinario, sino que también reduce los costes operativos al evitar desplazamientos innecesarios y tiempos de espera.
IMPACTO – El resultado es un aumento en la rapidez y efectividad de las intervenciones, lo que a su vez mejora la continuidad y calidad del suministro eléctrico. Los clientes experimentan menos interrupciones en el servicio, y las empresas pueden planificar mejor sus recursos y anticiparse a posibles problemas antes de que se conviertan en averías graves.
Estos son solo algunos de los casos de uso e historias de éxito que tenemos en el sector energético, pero puedes encontrar más en nuestra web. Por ejemplo, puede interesarte:
- la optimización de la planificación logística de gas natural,
- la reducción de accidentes y riesgos laborales con IA Generativa,
- o el mantenimiento predictivo de turbinas eólicas.
Estos ejemplos ilustran cómo la integración de la IA y la Analítica Avanzada pueden transformar y optimizar las operaciones en el sector energético. Estas soluciones implementadas en algunos de nuestros clientes han demostrado un impacto tangible en su rentabilidad y eficiencia operativa.
En decide4AI, continuamos explorando nuevas aplicaciones y desarrollando herramientas innovadoras para abordar los desafíos del sector. Si deseas conocer más sobre nuestros casos de éxito y cómo nuestras soluciones pueden beneficiar a tu organización, te invitamos a contactar con nosotros y concertar una reunión rápida y personalizada.
