Energia Eólica e Big Data

Vista previa del material en texto

DIGITALIZACIÓN
La energía eólica tiene en la tecnología 
Big Data la llave para continuar creciendo
La precisión en la predicción cada vez es mayor y se ha visto potenciada por la aplicación 
de tecnologías Big Data, consideradas punteras. En este sector, el IIC ha desarrollado uno de 
los sistemas de predicción más avanzados, basado en la aplicación de técnicas de analítica 
predictiva, como redes neuronales o máquinas de vector soporte entre otras.
JULIA DÍAZ
DIRECTORA DE INNOVACIÓN DEL ÁREA HEALTH 
AND ENERGY PREDICTIVE ANALYTICS EN EL IIC 
(INSTITUTO DE INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO)
La energía eólica es una de las ener-gías renovables con mayor expan-sión en el mundo. España es el quin-
to país a nivel mundial en producción y un 
referente internacional en este sector. La 
energía eólica es la segunda tecnología en 
instalación en el sistema eléctrico nacional, 
y consigue una cobertura de la demanda 
cercana al 20%. Los agentes dan cada vez 
más entrada a la eólica en todos los merca-
dos, no sólo en la subasta diaria, sino tam-
bién en la intradiaria y en los mercados de 
ajustes, que exigen la máxima precisión y 
rapidez de respuesta. Esto ha supuesto un 
desafío importante, y para conseguirlo, es 
necesario contar con una previsión precisa 
y fiable de la producción eólica. 
El aprovechamiento de la tecnología Big 
Data en las empresas que se dedican a la 
energía eólica consigue soluciones inno-
vadoras. La producción renovable se ha 
convertido en un sector competitivo, y las 
empresas productoras necesitan acudir 
al mercado con unas predicciones lo más 
precisas posibles para poder entrar en el 
juego en igualdad de condiciones. 
Para acudir al mercado eléctrico de una 
manera competitiva, las empresas gene-
radoras necesitan conocer cuánta energía 
pueden producir y ofertar en cada mo-
mento. El reto está en que no se puede 
modificar la generación actuando sobre las 
condiciones que le afectan, como la velo-
cidad del viento, temperatura, humedad, 
etc. y por tanto es necesario predecir la 
producción de generación. Esta necesidad 
fue tempranamente detectada por el Insti-
tuto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), 
que lleva 15 años implicado en el sector 
eléctrico ayudando a gestionar los datos 
producidos. 
Estas predicciones no sólo se limitan a la 
oferta de la cobertura que la empresa po-
dría dar sino también a la demanda, a la 
cantidad de energía que los usuarios nece-
sitarán. Esta información ayuda a este tipo 
de empresas a optimizar su negocio, redu-
ciendo los gastos generados por la falta de 
previsión. Con una planificación precisa las 
compañías pueden programar unas parti-
das de gastos ajustados a la realidad lo que 
reduce desembolsos imprevistos. 
La precisión en la predicción cada vez es 
mayor y se ha visto potenciada por la apli-
cación de tecnologías Big Data, considera-
das punteras. En este sector, el IIC ha desa-
rrollado uno de los sistemas de predicción 
más avanzados, basado en la aplicación 
de técnicas de analítica predictiva, como 
redes neuronales o máquinas de vector so-
porte entre otras.
Esta herramienta, llamada EA2, es un 
sistema de predicción de producción de 
energía eólica que aplica técnicas de ana-
lítica predictiva para ofrecer a los agentes 
predicciones precisas. Las compañías ge-
neradoras las utilizan para perfilar las ofer-
tas de energía con las que acuden al mer-
cado eléctrico. Los operadores del sistema 
eléctrico las usan para afinar la casación 
entre generación y demanda. Los usos más 
avanzados cuentan con la eólica también 
para los servicios de ajuste. 
El sistema de predicciones de EA2 se lleva 
a cabo a partir de datos de predicción me-
La predicción 
procedente de la 
aplicación de técnicas 
Big Data a la energía 
eólica reduce la 
incertidumbre de 
las empresas para 
acceder al mercado, y 
permite a los agentes 
de transporte y 
distribución prevenir 
congestiones en la red
28 energética XXI · 176 · MAY18
DIGITALIZACIÓN
teorológica y de producción eléctrica. Estas 
emisiones de predicciones son aplicables 
para todo tipo de dimensiones desde un 
parque eólico hasta toda la península ibé-
rica. Además, estos pronósticos se adaptan 
a las necesidades de los mercados eléctri-
cos ofrecidos en modalidad SaaS emitiendo 
predicciones según la frecuencia de refres-
co que cada agente haya solicitado. 
¿Cómo funciona EA2? El sistema recoge 
los datos de predicción meteorológica y los 
utiliza para crear la predicción de genera-
ción de energía renovable. El sistema actua-
liza numerosas veces al día esta predicción 
utilizando siempre las últimas predicciones 
disponibles y los métodos más refinados, 
y así consigue ofrecer la mayor precisión. 
También es una herramienta eficaz para 
operadores de redes como REE, ya que les 
ayuda a mejorar los programas de genera-
ción y a gestionar la estabilidad del sistema.
En definitiva, la predicción procedente 
de la aplicación de técnicas Big Data a la 
energía eólica reduce la incertidumbre de 
las empresas para acceder al mercado, y 
permite a los agentes de transporte y distri-
bución prevenir congestiones en la red. Las 
energías renovables son un recurso menos 
gestionable que las de origen tradicional, 
pero incorporando estas tecnologías predic-
tivas hace que ganen un lugar junto a las 
mismas. Nuestro país apuesta por que esta 
energía se financie en los mercados, y para 
esto es imprescindible una predicción preci-
sa de la producción. Más de la cuarta parte 
de la producción eólica está ya incorporada 
a los servicios de ajuste del sistema eléctrico. 
Las energías renovables están llamadas 
a ser las principales fuentes de consumo 
en el futuro, y la energía eólica juega ya 
un importante papel en la actualidad. Para 
mostrar al mercado que estas energías son 
competentes y fiables y en ellas está el fu-
turo del consumo limpio, hay que perfec-
cionar al máximo su funcionamiento. La 
optimización de estas fuentes de energía 
pasa por controlar la predicción de ofer-
ta y demanda para poder cuadrar ambas 
cantidades. 
La energía eólica ha encontrado en la 
tecnología Big Data al mejor aliado para 
consolidarse y hacer crecer su cobertura. 
La analítica predictiva que emplean los sis-
temas de predicción como el EA2 creado 
por el IIC optimiza su gestión y acerca la 
calidad de suministro a la de cualquier otro 
tipo de energía tradicional. La tecnología 
Big Data le ha ofrecido a la energía eóli-
ca la más óptima predicción horaria, ade-
cuándose a parques individuales, peque-
ñas agrupaciones o áreas más amplias; y 
la posibilidad de corregir errores al tratarse 
de unos algoritmos en constante aprendi-
zaje y enriquecimiento. Todo esto se tradu-
ce en facilitar el uso de una energía limpia 
y competitiva, usando la tecnología sofis-
ticada que permite ofrecer la energía que 
el mercado demanda de la forma más sos-
tenible acorde con los tiempos actuales �
29energética XXI · 176 · MAY18
@infoGMV_es
3D
CIBERSEGURIDAD INDUSTRIAL 
INTERNET OF THINGS
BIG DATA / DATA ANALYTICS
ROBÓTICA COLABORATIVA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AUTOMATIZACIÓN
CLOUD COMPUTING
INTEGRACIÓN 
SOLUCIONES Y SERVICIOS FLEXIBLES, ÁGILES Y SEGUROS
INNOVACIÓN TECNOLÓGICA
AERONÁUTICA I ESPACIO I DEFENSA I SANIDAD I CIBERSEGURIDAD I ITS I TELECOMUNICACIONES I TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN 
GMV
www.gmv.com 
marketing.TIC@gmv.com 
www.facebook.com/infoGMV