METODOLOGÍAS DE PREVISIÓN DE ENERGÍA

En Energía

La comprensión y el conocimiento del futuro son esenciales para una buena planificación y organización. Para ello es necesario disponer de herramientas capaces de realizar previsiones fiables. Para ello son básicas las soluciones de previsión de energía.

Las soluciones de previsión de energía permiten, en base al comportamiento en el pasado y las condiciones  del entorno, predecir el comportamiento del mismo elemento a futuro.

Dependiendo del entorno, el comportamiento a futuro de un elemento puede ser regido por casuísticas estacionarias, o disponer de comportamiento no periódicos.

Dependiendo de la casuística y las necesidades de cliente, se disponen de diferentes metodologías de previsión para adaptarse al comportamiento de la información a prever.

METODOLOGÍAS DE PREVISIÓN DE ENERGÍA 1

PREVISOR SIMBÓLICO

Este método de previsión consiste en una combinación mejorada de las técnicas:

  • Descomposición en Estacionalidades
  • Alisado Exponencial (Exponential Smoothing)

La descomposición en estacionalidades permite reflejar con naturalidad las componentes periódicas de la serie. Esta descomposición se complementa con un tratamiento de excepcionalidades que tiene en cuenta situaciones que caen fuera de los ciclos preestablecidos.

El previsor simbólico es muy adecuado para modelizar comportamientos difícilmente explicables, como por ejemplo el tratamiento de días excepcionales. Sus características le permiten realizar previsiones con poca o ninguna historia y modelizar adecuadamente comportamientos complejos.

Finalmente cabe destacar que el previsor simbólico es extraordinariamente rápido ya que necesita poca información para realizar una previsión. Muchos algoritmos, para calcular una nueva previsión, necesitan volver a calcularla a partir de todo el histórico, mientras que el Previsor Simbólico sólo requiere de la última actualización de unos pocos parámetros por lo que está especialmente pensado para aplicaciones con un gran volumen de previsiones a realizar o para sistemas de previsión en tiempo real.

concept illustration of sustainable energy, solar panels and windmills

PREVISIÓN DE DEMANDA AGREGADA

Las soluciones de Previsión de Demanda Agregada se caracterizan por:

  • Usuario experto en negocio y en tecnología de previsión.
  • La calidad de los datos es excelente.
  • Los requerimientos de calidad de la previsión son muy altos.
  • Volumen de datos reducido. Entorno ofimático.
  • Número pequeño de series (entre 1 y 10).

Destaca el producto Previsión de la Demanda Agregada Eléctrica, que se ha especializado para la previsión de la demanda eléctrica horaria (activa o reactiva) para el consumo agregado de un grupo de consumidores (una región o una zona).

El producto Previsión de la Demanda Agregada Electrica ofrece las siguientes características para los equipos de planificación y operaciones:

  • Demanda horaria de energía activa y reactiva.
  • Informes para el análisis de la demanda diaria, semanal y mensual.
  • Interconexión en tiempo real (opcional).
  • Herramientas que permiten al usuario introducir y modificar los valores: valores horarios, definición de días especiales y valores de temperatura.
  • Análisis de las series históricas en las que se incluyen la temperatura, estación y día de la semana para la previsión y para generar las características del perfil de las curvas.

hydroelectric power station

PREVISIÓN DE DEMANDA DISTRIBUIDA

Las soluciones de Previsión de Demanda Distribuida se caracterizan por:

  • Usuario experto en negocio, pero no necesita conocer la tecnología de previsión.
  • Calidad de datos variables. Se requiere una reconstrucción de histórico en la solución.
  • Se requieren previsiones de calidad, pero a un coste razonable.
  • Volumen de datos enorme. Arquitectura Cliente-Servidor o 3-tier (web)
  • Número elevado de series (entre 500 y 5.000).

AleaSoft ofrece previsiones de producción de energía solar a corto y medio plazo. Aleasoft proporciona productos y servicios para las previsiones de energía, que mejoran el rendimiento de nuestros clientes.

Recommended Posts

Escribir un comentario