Endesa combina meteorología e inteligencia artificial para gestionar mejor la energía del agua
La lluvia, la nieve y el viento son factores muy relevantes para las compañías eléctricas ante el aumento de las energías renovables en el mix de generación, por lo que la meteorología gana importancia tanto en la operación diaria como en la planificación a más largo plazo. Endesa ha apostado por la integración de meteorología e inteligencia artificial para sacar el máximo partido del sol, La lluvia, la nieve y el viento son factores muy relevantes para las compañías eléctricas ante el aumento de las energías renovables en el mix de generación, por lo que la meteorología gana importancia tanto en la operación diaria como en la planificación a más largo plazo. Endesa ha apostado por la integración de meteorología e inteligencia artificial para sacar el máximo partido del sol, el agua y el viento, utilizándolas para ajustar las predicciones meteorológicas partiendo del análisis de grandes cantidades de datos.
En esta experiencia participa desde Ponferrada la Unidad de Producción Hidráulica Noroeste.
El data science, que combina estadística, informática y matemáticas, permite extraer información de grandes volúmenes de datos y constituye una solución óptima para elaborar modelos que permitan ofrecer predicciones automáticas para la compleja topografía hidráulica que gestiona Endesa. Gracias a la integración de meteorología y data science, analizando variables como las precipitaciones de nieve y lluvia registradas en determinadas zonas, desde el Centro de Control de Montearenas se obtiene el máximo valor a los recursos hídricos, al tiempo que se garantiza la seguridad y el respeto al medio ambiente en los ríos. Partiendo de esta premisa, Endesa desarrolló el proyecto «Forecasting hydro», que ofrece predicciones de caudales para sus centrales hidráulicas, que se actualizan automáticamente a diario.
«En total, se analizan más de 10 millones de datos recopilados durante más de 20 años para ajustar lo más posible la predicción», afirma Carlos Rivero, físico y meteorólogo, que trabaja en el área de Gestión de la Energía de Endesa. La misma fuente indica que «en el noroeste, Forecasting hydro nos viene bien para predecir las situaciones de frentes atlánticos que hacen que llueva durante semanas y semanas, e intentar evitar los vertidos de agua y que no se generen variaciones bruscas de caudal». Este modelo de machine learning ha reducido el error de predicciones en algunos ríos hasta en un 30% mejorando la calidad de las previsiones.
La figura del meteorólogo en Endesa se dedica a analizar todas las actualizaciones de los modelos meteorológicos según van publicándose varias veces al día e informar a traders, operadores y demás actores implicados sobre los posibles escenarios que se plantean, sus efectos y la incertidumbre asociada a cada uno de ellos, incluidos los eventos de alertas por fenómenos extremos.
La influencia de la temperatura en la evolución de la demanda de energía, que es especialmente visible en episodios de frío extremo y olas de calor, las previsiones sobre el viento para la producción eólica, de radiación solar y nubosidad en la fotovoltaica y las precipitaciones y la temperatura (clave para el deshielo), en el caso de la energía hidráulica, son variables que se analizan diariamente en Endesa para generar sus predicciones propias a partir de un método de análogos meteorológicos. Las predicciones base a 10 o 15 días se actualizan diariamente y ofrecen estimaciones horarias que son cada vez más necesarias por la incorporación creciente de las renovables.