Hasta hace pocos años, millones de personas de las zonas rurales de la India carecían de acceso fiable a la electricidad, según un informe publicado por el Banco Mundial (enlace externo a ibm.com). La falta de electrificación no obedece a ninguna razón en particular. Más bien fue una combinación de problemas (una infraestructura envejecida, ineficiencias en la distribución, una población en constante crecimiento y una brecha incesante entre la oferta y la demanda) lo que dejó a los hogares a oscuras.
Para combatir este problema, India puso en marcha en 2016 su programa 24/7 Power For All, destinado a proporcionar a todos los hogares, empresas y otras entidades consumidoras de electricidad acceso a la energía las 24 horas del día. Como iniciativa conjunta de los gobiernos central y estatales, el programa también impuso nuevas y estrictas normativas relacionadas con la oferta y la demanda de energía.
Rachit Kumar Agarwal es socio director de Mercados Energy Markets India Private Limited, India (Mercados EMI), consultora especializada en soluciones para el sector energético. Recuerda el desafío: "Los Estados tenían que procurarse el poder de antemano. Esto significaba que tenían que saber con precisión cuánta energía se necesitaba cada día, cada hora y en intervalos de tiempo de 15 minutos. Era algo problemático”.
Para los gobiernos estatales, la clave para equilibrar la oferta es predecir con exactitud la demanda. Pero, hasta hace poco, los funcionarios calculaban las predicciones de forma manual mediante hojas de cálculo. Analizaron años de datos históricos sobre la demanda, pero los cálculos no cuadraban. Las predicciones eran demasiado altas o demasiado bajas. Al carecer de precisión, las empresas distribuidoras compraban demasiada energía, lo que provocaba despilfarro, o muy poca, lo que se traducía en pérdidas económicas.
Predicciones mejoradas
Predice la demanda de electricidad con márgenes de error de entre el 1,8 % y el 6 %, frente a entre el 10 % y el 15 % en el pasado.
Mejores resultados
Frecuencia de las actualizaciones meteorológicas de 15 minutos a siete horas
El problema se complicó cuando la Comisión Reguladora de la Electricidad de la India (CERC) redujo la banda de frecuencias de la red nacional de 49,9 a 50,05 hercios. "Para mantener la frecuencia dentro de este margen, las empresas de servicios públicos tienen que calcular con precisión la demanda", explica el Sr. Agarwal, "y luego extraer la cantidad exacta de energía en función de esa demanda. Si se extrae de menos o de más, puede haber penalizaciones".
"Lo esencial es saber cuánta energía se va a consumir para no adquirir más de la necesaria".
A principios de 2020, los estados de Uttar Pradesh y Bihar, situados en una región de veranos e inviernos extremos y con algunas de las mayores bases de consumidores de la India, pidieron ayuda a Mercados EMI. Además de buscar una solución que infundiera la IA en el proceso de predicción, los responsables querían comprender mejor todos los factores que influyen en la demanda, no solo los datos históricos.
Resulta que la predicción del consumo de energía tiene mucho que ver con el clima.
"El resultado de nuestros intensos debates con las empresas de servicios públicos durante seis meses fue que la precisión de los datos meteorológicos desempeña un papel muy importante en la predicción de la demanda", recuerda el Sr. Agarwal. Con esta información, Mercados EMI creó una solución de previsión de la demanda basada en inteligencia artificial, jouleOS®, a partir de los servicios de datos medioambientales de The Weather Company®, una empresa de IBM. La tecnología ayuda a los meteorólogos a predecir las necesidades energéticas diarias.
Desde entonces, la solución de IBM se ha ampliado. Ahora, las organizaciones pueden acceder a las API de datos meteorológicos a través de IBM Environmental Intelligence Suite, un conjunto de aplicaciones que combinan e integran las API de The Weather Company Data con análisis geoespaciales, paneles de control para la visualización y capacidades de alerta.
Para crear su solución de previsión, Mercados EMI desarrolló primero un modelo que le permitiera conocer con precisión la demanda. El modelo combinaba los datos históricos de demanda del estado con los datos históricos de patrones meteorológicos del paquete de datos History on Demand de The Weather Company.
"Ya teníamos los datos de demanda de años anteriores. Lo que necesitábamos eran patrones meteorológicos históricos", añade el Sr. Agarwal. "Así, por ejemplo, si la demanda es de 5000 megavatios en un instante determinado, ¿cuáles eran los parámetros meteorológicos en ese instante? Y cuando cambiaron los parámetros meteorológicos, ¿cómo cambió la demanda?".
Para responder a estas preguntas y, en última instancia, cumplir los requisitos de resolución de datos del gobierno, Mercados EMI aplicó los motores de previsión de The Weather Company Enhanced Forecast Data y la plataforma IBM Environmental Intelligence Suite. "Los datos meteorológicos nos han sido de gran ayuda gracias a la solución de IBM.". "No sólo nos proporcionaba el rendimiento en términos de tiempo, por hora y en incrementos de 15 minutos hasta llegar a siete horas, sino también en un radio geográfico de 500 x 500 metros". Las previsiones de 15 minutos representan una mejora significativa: antes, los Estados se basaban en datos meteorológicos con un horizonte temporal de tres horas procedentes de bases de datos de código abierto de acceso público.
Los modelos, combinados con el motor de IA patentado por Mercados EMI, ayudan a las empresas distribuidoras a prever mejor la demanda de electricidad con un día de antelación. Mercados EMI ofrece ahora su tecnología jouleOS en el marco de su paquete de soluciones Power Portfolio Optimization.
En la actualidad, los estados de Uttar Pradesh y Bihar utilizan este sistema, y pronto les seguirán Madhya Pradesh y un estado del sur de la India.
La precisión de las predicciones de demanda del Estado mejoró casi de inmediato. Cuando el proceso era manual, los márgenes de error oscilaban entre el 10 % y el 15 %. Con los datos meteorológicos de IBM como entrada clave, Mercados EMI logró una tasa de error inicial de tan solo el 5 % - 6 %. Algunos días, llega al 1,8 %, lo que equivale a una tasa de precisión del 98,2 %.
El Sr. Agarwal señala los datos meteorológicos para explicar el éxito de la solución. "Tenemos otras entradas, como las vacaciones, los días especiales y los domingos. Pero predomina el tiempo: los coeficientes de la ecuación de demanda demostraron que el tiempo desempeña un papel muy importante en la previsión".
Además de la previsión de la demanda diaria, Mercados EMI utiliza los datos meteorológicos de The Weather Company para la previsión de la demanda en tiempo real. Las bolsas de energía de la India lanzaron el mercado en tiempo real en junio de 2020 para comercializar energía con unos bloques de tiempo de antelación. En respuesta, Mercados EMI implementó con éxito el primer motor de mercado en tiempo real de la India para la Uttar Pradesh Power Corporation en enero de 2021. El motor ayuda a las empresas distribuidoras de Uttar Pradesh a predecir la demanda en momentos concretos y a comprar y vender electricidad en el mercado en tiempo real.
"Significa que si a las 10:17 de la mañana quiero predecir la demanda a las 14:00, lo puedo hacer", concluye el Sr. Agarwal. "Se trata de prever la demanda a un nivel granular, hasta siete horas en el futuro con una precisión muy aguda. Será una solución pionera en la India y hemos citado oficialmente a IBM como fuente meteorológica".
Con sede en Delhi, Mercados EMIenlace externo (el enlace reside fuera de ibm.com) es una consultora de prestigio internacional especializada en soluciones para los sectores de la electricidad, el petróleo y el gas, y las energías renovables. Sus servicios y experiencia abarcan las áreas de diseño de mercados energéticos, previsión de la demanda, optimización de la cartera energética, política y regulación, gestión de servicios públicos, simulación de mercados, estrategia empresarial y modelización de redes. Mercados EMI se fundó en 2008.
Notas a pie de página
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Producido en los Estados Unidos de América, enero de 2021.
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