Contar con un modelo de predicción preciso para calcular la producción de energía disponible es indispensable para ofrecer una cobertura de suministro óptima y garantizar la seguridad y el adecuado funcionamiento de la red de transporte. Este proceso implica analizar la disponibilidad de los recursos desde lo inmediato, hasta el largo plazo. Asimismo, hay que tener en cuenta los niveles de demanda previstos en los distintos horizontes temporales. En el caso de Red Eléctrica, es el departamento de Modelos de Operación del Sistema quien se encarga de realizar dichas predicciones.

Hay que tener en cuenta que las predicciones de producción y demanda afectan significativamente a actividades de alto impacto de la compañía, como garantizar el suministro de electricidad a los clientes, asegurar una planificación adecuada de la red de transporte o explicar estudios sobre la cobertura eléctrica a grupos de interés. Sumando a esto el contexto actual de transición energética y las condiciones climáticas cambiantes, la organización considera prioritaria la constante mejora y actualización de los sistemas de predicción, con el fin de mantener estable la calidad operativa del sistema eléctrico.

Alineados con este propósito, desde el departamento de Modelos de Operación del Sistema, en colaboración con la Asociación de Desarrollo de la Ingeniería del Conocimiento (ADIC) y Elewit, se puso en marcha el Proyecto de Homogeneización de Modelos de Predicción. El objetivo principal de este proyecto es homogeneizar los modelos y metodologías de previsión de los distintos procesos e investigar mejoras en los diversos modelos predictores y su implementación para adaptarse mejor a los desafíos actuales y futuros del sector energético. Entre otras líneas de investigación el último ejercicio contemplaba tres importantes puntos:

• El efecto de las limitaciones.
• El impacto de las indisponibilidades.
• La repercusión en los precios de los cambios en la red.

Cuando se habla de limitaciones, se hace referencia a las restricciones que vienen impuestas por la propia red, para así garantizar su correcto funcionamiento y minimizar el riesgo de corte en la demanda, evitando así interrupciones en el suministro. Con respecto a las indisponibilidades, se trata de situaciones externas que hacen que los recursos energéticos no estén disponibles durante un periodo de tiempo.

En cuanto a la repercusión en los precios, considerando que éste se basa en parte en el mix de producción que da cobertura a la demanda, es conveniente estudiar su actualización, ya que, si el precio depende de la disponibilidad de recursos variables como el sol o el viento, en lugar del carbón o el gas, el cálculo resulta más incierto. Si se hace una predicción de precios de la electricidad considerando una gran aportación de producción eólica y sin embargo finalmente hubiera una variación de presiones que hiciera que se parase el viento, dicho recurso debe ser suplido por otro que no comprometa el suministro, y que pueda tener un precio diferente.

Es por ello, que la revisión de los modelos de predicción de generación de energía solar y las asignaciones de energía de balance, son otros dos de los puntos principales del proyecto en los que se continúa trabajando activamente. Con esto último, se hace referencia a los mercados y actuaciones que se llevan a cabo desde Red Eléctrica para asegurar que la producción se ajuste a la demanda con el fin de mantener unas condiciones óptimas de suministro.

Con todo, aunque el proyecto siga en activo, ya se ha conseguido completar una gran parte de los objetivos, entre ellos:

• Optimización y automatización de los procesos de predicción en el medio y el largo plazo.
• Mejora en el cálculo de las variables relacionadas con la transición energética, reajustando los parámetros y la configuración de modelos previos.
• Estudio de la predictibilidad estacional de la demanda a medio plazo, cuyos resultados se implementarán en el modelo de previsión.
• Análisis de la máxima capacidad de producción de energía eólica con las previsiones meteorológicas.

Finalmente, y no por ello menos importante, otra de las variables que es necesario tener en cuenta para mejorar la eficiencia de nuestros modelos de predicción en horizontes de medio y largo plazo son los indicadores socioeconómicos. Esto es relevante porque las variaciones en el PIB, la tasa de desempleo o la inflación, entre otros, impactan en la demanda de electricidad de la industria, servicios y población nacionales, cuyas intensidades energéticas y eléctricas están variando significativamente tanto por el cambio de la estructura productiva del país como por la propia transición energética que propicia un comportamiento cada vez más activo de la demanda.

Con todo esto, la finalización del proyecto está prevista para los próximos meses con el objetivo de aplicar las mejoras identificadas y ofrecer un servicio más eficiente y estable.