Eólica | Wind Power www.futurenergyweb.es 44 FuturEnergy | Febrero February 2018 analítica predictiva, como redes neuronales o máquinas de vector soporte entre otras. Esta herramienta, llamada EA2, es un sistema de predicción de producción de energía eólica que aplica técnicas de analítica predictiva para ofrecer a los agentes predicciones precisas. Las compañías generadoras las utilizan para perfilar las ofertas de energía con las que acuden al mercado 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 meteorológica y de producción eléctrica. Estas emisiones de predicciones son aplicables para todo tipo de dimensiones desde un parque eólico hasta toda la península ibérica. Además, estos pronósticos se adaptan a las necesidades de los mercados eléctricos ofrecidos en modalidad SaaS emitiendo predicciones según la frecuencia de refresco que cada agente haya solicitado. ¿Cómo funciona EA2? El sistema recoge los datos de predicción meteorológica y los utiliza para crear la predicción de generación de energía renovable. El sistema actualiza 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 generación 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 distribución prevenir congestiones en la red. Las energías renovables son un recurso menos gestionable que las de origen tradicional, pero incorporando estas tecnologías predictivas 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 precisa 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 futuro del consumo limpio, hay que perfeccionar al máximo su funcionamiento. La optimización de estas fuentes de energía pasa por controlar la predicción de oferta 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 sistemas 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 eólica la más óptima predicción horaria, adecuándose a parques individuales, pequeñas agrupaciones o áreas más amplias; y la posibilidad de corregir errores al tratarse de unos algoritmos en constante aprendizaje y enriquecimiento. Todo esto se traduce en facilitar el uso de una energía limpia y competitiva, usando la tecnología sofisticada que permite ofrecer la energía que el mercado demanda de la forma más sostenible acorde con los tiempos actuales. How does EA2 work? The system gathers meteorological forecasting data and uses it to predict renewable energy generation. The system updates this prediction a number of times every day, always using the latest forecasts available and the most sophisticated methods, thereby improving accuracy. It is also an effective tool for grid operators such as Spain’s REE as it helps them improve generation schedules and manage the stability of the system. In short, forecasts created by applying Big Data techniques to wind power, reduce company uncertainty to access the market, and help transport and distribution agents prevent grid congestion. Renewables are a less dispatchable resource compared to traditional energy sources, but by incorporating these predictive technologies, they are able to earn their place alongside them. Spain supports the finance of this energy via the markets and for this, accurate production forecasts are indispensable. More than one quarter of all wind power production has already been incorporated into the balancing services of the electrical system. Renewables are being called on to become the main source of consumption in the future, and wind power is already playing an important role today. To show the market that these energies are competent and reliable and that they hold the keys to future green consumption, their operation has to be perfected to the maximum. Optimising these energy sources involves having control over the prediction of offer and demand and the ability to match up both quantities. Wind power has already found a perfect ally in Big Data technology to consolidate and develop its coverage. Predictive analytics that use forecasting systems, such as the EA2 created by the IIC, optimise management and bring the quality of supply closer to that of any other type of traditional energy. Big Data technology has given wind power optimal hourly forecasting, adapting to individual wind farms, small groups of farms or to wider areas; and the possibility of correcting errors given that the algorithms undergo a constant learning and enhancement process. All this translates into facilitating the use of a clean and competitive energy source, through a sophisticated technology that can more sustainably cover the market’s energy demand in line with current trends. Julia Díaz Directora de Innovación del área Health and Energy Predictive Analytics en el IIC Director of Innovation at the IIC Health and Energy Predictive Analytics Department
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