Tercer Milenio
En colaboración con ITA
Autoconsumo: inteligencia artificial para predecir la demanda en el sistema eléctrico
La empresa ASIC XXI e Itainnova desarrollan herramientas de gestión destinadas a agentes del mercado eléctrico pequeños y medianos.
De aquí a 2030-2035, se prevé alcanzar los seis millones de instalaciones de autoconsumo de energía, un cambio de paradigma profundo en el que se va a pasar de una producción centralizada y carbonizada a otra descarbonizada, distribuida, atomizada y mucho más sostenible. Un nuevo modelo que precisa de herramientas de gestión a la medida y alcance de un nuevo tipo de consumidor, el prosumidor, que no solo demanda y consume energía, sino que también la produce, por lo que hay que calcular y prever ambas variables: demanda y generación.
En el sistema eléctrico, en todo momento tiene que haber un equilibrio entre generación y demanda puesto que, por ahora, la energía no se puede almacenar a gran escala. "El mantenimiento de este equilibrio a cargo del operador del sistema, Red Eléctrica, es bastante complejo y cada vez más costoso, por lo que es de vital importancia que los agentes de mercado, como una comercializadora, informen con la mayor exactitud posible de los consumos previstos de sus clientes", explica Ignacio Sanz Carbó, socio director de ASIC XXI. Esta empresa de ingeniería y consultoría aragonesa ha desarrollado junto a Itainnova las herramientas tecnológicas necesarias para apoyar los procesos de gestión operativa del autoconsumo y la generación eléctrica renovable, a través de su plataforma.
Para realizar la predicción del consumo energético en instalaciones tanto domésticas como empresariales se ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales. "Utiliza datos de los consumos de cada instalación, los más recientes y de los pasados años, identificando patrones semanales, mensuales y anuales de consumo", explica Ricardo Salillas, investigador de Inteligencia Artificial y Sistemas Cognitivos de Itainnova. Además, añade, "el modelo puede considerar también condiciones externas tales como la época del año, la climatología, ubicaciones geográficas...".
Esta dependencia de múltiples factores no controlables como la climatología, comportamientos humanos, necesidades de picos de producción… hace el problema de predicción energética especialmente complejo. "El modelo debe ser capaz de combinar todas estas fuentes de datos, identificando los patrones de consumo y prediciendo con precisión cómo y cuándo se va realizar el consumo de energía en los siguientes días", indica David Abadía, investigador también de IA y Sistemas Cognitivos en Itainnova.
Este tipo de tecnologías resultan esenciales porque "uno de los aspectos clave –coinciden ambos investigadores– es la capacidad de anticiparse y predecir el consumo de energía que se va a realizar para, de esta manera, ser capaces de seleccionar las fuentes de energía generadoras más idóneas, dimensionar el consumo y poder optimizar la energía que cada una de las entidades necesita adquirir para realizar sus procesos". La inteligencia artificial permite anticiparse y realizar predicciones de los consumos de energía que se van a realizar durante los próximos días y semanas.
"El conocimiento necesario para desarrollar los algoritmos utilizados en los cálculos que realizan estas herramientas es muy específico y difícil de adquirir, e históricamente solo ha estado al alcance de las grandes empresas del sector verticalmente integradas", señala Sanz Carbó. Las herramientas desarrolladas en este proyecto están destinadas a agentes del mercado eléctrico de tamaño pequeño y mediano, como pueden ser pequeños productores, autoconsumidores o comunidades energéticas.
ASIC XXI ha integrado estos modelos en su propia plataforma de gestión BOMP (Back Office Management Platform) y calcula ya desde hace unos meses para sus clientes –decenas de comercializadoras y consumidores directos– la previsión de demanda de los puntos de suministro sin autoconsumo. En cuanto a la previsión de generación, tras verificar la viabilidad, se va a proceder al desarrollo en detalle de los modelos para posteriormente validarlos e implementarlos en la infraestructura y servicios de ASIC XXI.
Reducir costes
¿Qué ventajas tiene predecir para agentes pequeños y medianos? "Aquellos actores que nos son precisos con sus previsiones tienen que soportar costes extra por estos desvíos en la previsión", destaca desde ASIC XXI David Miras. Unos costes "que son además relativamente más altos cuánto menos volumen de energía se opera".
Predecir tanto el consumo como la generación "puede permitir adaptar los patrones de los mismos a las circunstancias de mercado. Por ejemplo, un consumidor directo industrial podría adaptar el nivel de su producción o de la previsión de generación de su autoconsumo asociado o al revés, disminuirla si se prevé que la generación va a ser inferior a la normal".
En comunidades energéticas, una previsión fiable tanto de previsión como de generación "facilita el intercambio y cuantificación de los flujos energéticos entre sus miembros y también entre la comunidad y el resto del sistema eléctrico".
El cliente se convierte en ‘prosumidor’
El autoconsumo y la generación por energías renovables interesa. "Primero, evidentemente, por temas medioambientales, ya que son piezas clave en el esfuerzo general que debemos acometer para reducir las emisiones de CO₂", explica Ignacio Sanz Carbó desde la empresa ASIC XXI. También por motivos económicos ya que, "independientemente del coste de cada una de las fuentes de energía, la energía más barata y de precio menos volátil para un consumidor es la que autoconsume". Y, finalmente, "por motivos geoestratégicos, ya que este tipo de energía disminuye la dependencia que podamos tener de terceros países".
El director de ASIC XXI considera que "específicamente empodera al cliente residencial". Aparte de la reducción directa de costes, el cliente "se convierte en ‘prosumidor’, dándole la posibilidad de vender a la red, a través de su suministrador, la energía generada que no consume y pudiendo adaptar sus patrones de consumo a la generación de su planta".
Además, "alineada con los planes de reducción de emisiones de CO₂ está la electrificación de la economía". El autoconsumo facilita que el consumidor "vaya progresivamente pasándose a la movilidad eléctrica, a instalar aerotermia, etc., que son tecnologías supergestionables e ideales para sacar el máximo provecho a su propia generación".
Para pymes e industrias es también "un tema estratégico, no solo el ahorro potencial, sino también porque el autoconsumo les permite reducir la volatilidad de los costes energéticos y eliminar de alguna manera este riesgo en la ecuación de sus planes estratégicos a medio y largo plazo. Esto, en definitiva, ayudará a nuestro tejido industrial a ser más competitivo en el entorno globalizado en el que estamos", asegura.
A largo plazo, prevé un abanico de posibilidades aún mayor, ya que, "como complemento perfecto al autoconsumo y a la generación renovable en general, están el almacenamiento y la monitorización y gestión de los flujos energéticos". "La generalización de las comunidades energéticas, una vez que se vayan solucionando las trabas legales, es solo la punta del iceberg. Modelos de negocio en los que se pueda por ejemplo vender y verter a la red la energía autogenerada y almacenada en tu vehículo eléctrico, a través de un ‘marketplace’, son tecnológicamente posibles, aunque para ello haya que adaptar primero la legislación y acometer las inversiones necesarias en las redes de distribución y transporte".
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