Skip to main content

En plena crisis energética, surge  un proyecto de investigación que ha resultado galardonado con uno de los Premios de Estadística SEIO-Fundación BBVA 2022, y que puede ser la clave para ajustar la producción de energía a la demanda.

JAVIER PALOMO introduce en ABC que producir más energía de la necesaria es muy costoso, pero también quedarse corto, «porque entonces para atender a la demanda tendríamos que comprarla a otro país que, obviamente, nos la venderá a un precio mayor». Así explica Verónica Álvarez Castro, investigadora doctoral en el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas (BCAM), la importancia de contar con herramientas que ayuden a predecir la demanda de electricidad.

El proyecto, desarrollado en Bilbao por Álvarez junto con sus compañeros Santiago Mazuelas y José Antonio Lozano, consiste en un sistema de inteligencia artificial que analiza bases de datos de consumo y aprende de ellas para hacer estimaciones. Un algoritmo de predicción que acierta mucho, aprende en condiciones cambiantes y permite manejar bien la incertidumbre.

Este trabajo ha sido merecedor del Premio SEIO-Fundación BBVA en la categoría de Mejor contribución aplicada en Estadística.

Nunca deja de aprender

Publicado en la revista ‘IEEE-Transactions on Power Systems’, el estudio ha sido puesto a prueba con bases de datos de áreas de múltiples tamaños, desde un grupo de cien edificios hasta una ciudad entera como Bélgica (11,5 millones de habitantes), pasando por poblaciones intermedias, como la ciudad de Dayton en Ohio (algo más de 137.000 residentes). «El algoritmo estudia esos datos y hace una predicción de consumo para cada una de las 24 horas de la jornada siguiente. Luego comprueba si ha acertado, registra los nuevos datos reales y vuelve a hacer una predicción. Y, así, sucesivamente. Nunca deja de aprender, y sus resultados han acabado siendo realmente buenos comparados con otras herramientas del sector: su tasa de error está entre el 4% y el 10%», explica Álvarez.

Además, el sistema también está diseñado teniendo en cuenta la variabilidad del tiempo, porque los patrones de consumo cambian no solo de un año a otro, sino también entre estaciones o de una semana a la siguiente.

Este fue uno de los dos problemas que se encontró Álvarez junto con su equipo cuando comenzaron a diseñar un método para predecir el consumo energético. El otro, la volatilidad de los datos, que no permitía dar resultados de un único valor, porque los datos siempre serían inexactos.

Meteorología, eventos deportivos…, todo influye:

SIGUE LEYENDO ESTE INTERESANTE
ARTÍCULO de JAVIER PALOMO en ABC

Leave a Reply