SOLUCIONES DE PREDICCIÓN. PLANTILLA PARA EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA DE ENERGÍA

En los últimos años se han producido cambios dramáticos en el sector energético y se necesitan nuevas soluciones de predicción. El auge de las fuentes de energía renovable junto con la aparición del Internet de las Cosas está creando nuevas oportunidades. En el lado del consumo, los servicios públicos y, de hecho, todo el sector de la energía ha sufrido una bajada considerable, con los consumidores exigiendo mejores maneras de controlar su uso de la energía. Por otra parte, con muchas redes anticuadas y costosas de mantener, las compañías de servicios públicos y de redes inteligentes se ven en la necesidad de innovar.

FORECASTING SOLUTIONS. SOLUTION TEMPLATE FOR ENERGY DEMAND FORECASTING 0

Desde Aleasoft te enseñamos estas nuevas soluciones de predicción, que vienen de la mano de soluciones analíticas avanzadas y soluciones basadas en la nube.

 

LA RED INTELIGENTE

FORECASTING SOLUTIONS. SOLUTION TEMPLATE FOR ENERGY DEMAND FORECASTING 1

 

Como puede verse en la Figura 1, el centro de control de la Red Inteligente supervisa la operación mientras asegura un suministro fiable de energía a todos los consumidores. El centro de control utiliza los datos que se recogen de los contadores y sensores inteligentes. Esto abre muchas oportunidades a través de las cuales se pueden utilizar analíticas avanzadas para predecir el futuro estado de la red, ofreciendo así mejores maneras de administrar el sistema y ofrecer respuestas tempranas a posibles problemas.

De este sistema se derivan soluciones de predicción de la demanda de energía (o pronóstico de la carga). Al ser capaces de predecir la demanda futura, las empresas de servicios públicos pueden planear con anticipación y responder a esa demanda prevista mediante la compra o la generación de la cantidad de energía necesaria, evitando así el desperdicio de energía y controlando los costos. Además, el pronóstico de la demanda de energía está impulsa otras opciones de uso del sistema, como el equilibrio entre demanda y suministro, la optimización de la red, la protección de los ingresos, etc.

 

SOLUCIONES DE PREDICCIÓN PRECISAS Y FIABLES

La predicción exacta y fiable es la clave, y eso es, en esncia, un problema de análisis avanzado. Tecnologías como el almacenamiento de big data y el cálculo (por ejemplo, Hadoop) y las técnicas de aprendizaje de la máquina nos permite utilizar datos históricos de consumo, además de otras fuentes de datos (como informes meteorológicos) para poder desarrollar pronósticos de demanda de energía mucho más precisos.

Para impulsar a los desarrolladores y científicos a adentrarse en este problema, hemos desarrollado la plantilla de Solución de Previsión de Demanda para Dnergía, que se implementa en el Microsoft Cortana Analytics Suite. La plantilla de solución implementa un ejemplo de un pronóstico de demanda de energía de extremo a extremo y la visualización de los resultados. La plantilla se puede replicar fácilmente, en su totalidad, bajo su propia suscripción Azure. Se puede establecer, rápidamente, una solución básica, inspeccionar sus elementos y personalizar los valores según sus propias necesidades. La plantilla de solución también incluye un documento de guía y las instrucciones técnicas para ayudar a recortar su curva de aprendizaje.

soluciones de predicción

Durante el proceso de implementación, podrá ver la arquitectura subordinada, sus componentes y el progreso del proceso de despliegue.

Para empezar y obtener más información, consulte la plantilla de solución en la Galería de Cortana Analytics. Esperamos que aproveche al máximo la plantilla.

Nicola Picasso, padre y marido enamorado es un apasionado del deporte, especialmente del trail running. Atleta X-Bionic, Tailwind Trailblazer y Bamboolabs Ambassador, ha hecho de su afición por correr toda una aventura que trasciende las redes sociales.