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La multiplicación de activos distribuidos obliga a integrar datos de generación, demanda, meteorología y red para anticipar desequilibrios operativos.
El aumento de la generación renovable y distribuida está modificando la gestión de las redes eléctricas europeas. A la variabilidad de tecnologías como la solar y la eólica se suma la incorporación de baterías, vehículos eléctricos, autoconsumo y nuevos consumos electrificados, aumentando el número de variables que los operadores deben coordinar.
En este escenario, disponer de datos actualizados sobre generación, consumo, meteorología y estado de los activos permite identificar cambios en las condiciones de operación y responder con mayor rapidez ante posibles desequilibrios.
La transición desde un modelo de generación más centralizado hacia otro distribuido multiplica los puntos que producen, almacenan y consumen electricidad.
Los hogares con instalaciones fotovoltaicas, las baterías, los vehículos eléctricos y las industrias pueden actuar simultáneamente como consumidores, productores o fuentes de flexibilidad. Para gestionar estos flujos, los operadores necesitan combinar información procedente de contadores inteligentes, redes, previsiones meteorológicas, mercados energéticos y sistemas de mantenimiento.
El problema aparece cuando estos datos permanecen fragmentados entre diferentes plataformas. Su integración permite disponer de una visión más completa de las condiciones de la red y facilita la toma de decisiones ante variaciones en generación o demanda.
Una de las tecnologías aplicadas a este escenario es el ´data streaming´, basado en procesar de forma continua los datos a medida que se generan, en lugar de analizarlos únicamente de manera posterior.
Su aplicación en el sector energético puede utilizarse para detectar incidencias, identificar anomalías, mejorar las previsiones y gestionar recursos flexibles en función de las condiciones del sistema.
Esta capacidad cobra relevancia ante fenómenos como el curtailment, que obliga a limitar temporalmente la producción renovable cuando la red no dispone de capacidad suficiente para absorberla o transportarla.
En el extremo contrario, los aumentos rápidos de la demanda también requieren coordinar generación, almacenamiento y otros recursos disponibles. Según Steffen Hoellinger, Cto de campo para Emea en Confluent, la capacidad de respuesta dependerá cada vez más de disponer de información conectada y actualizada sobre el funcionamiento del sistema.
E.on constituye uno de los ejemplos recogidos por Confluent sobre la aplicación de estas tecnologías. La energética utiliza una plataforma de streaming de datos en ámbitos relacionados con la digitalización de la red, la optimización del mercado energético y el desarrollo de productos de datos reutilizables.
En la operación de la red, la información en tiempo real se utiliza para detectar incidencias y gestionar la variabilidad asociada a las fuentes renovables.
En las actividades de mercado, los datos permiten trabajar sobre las previsiones de producción y la planificación de compras. La compañía también desarrolla productos de datos reutilizables para que diferentes equipos puedan acceder a la misma información sin crear una integración independiente para cada aplicación.
La inteligencia artificial, IA, añade otra capa de análisis, aunque su aplicación depende de disponer de datos suficientemente actualizados y contextualizados.
En gestión energética, los modelos pueden combinar información sobre activos, demanda, meteorología y condiciones de la red para identificar patrones o desviaciones.
La combinación de Ia y flujos continuos de información abre así posibilidades para detectar anomalías, anticipar puntos de tensión y optimizar los recursos de flexibilidad disponibles.
En sistemas eléctricos con un número creciente de activos distribuidos y generación renovable variable, la infraestructura digital se convierte de este modo en un complemento de la infraestructura física. El reto no se limita a incorporar nueva capacidad de generación, sino también a coordinar en tiempo real producción, demanda, almacenamiento y estado de la red.
