Cómo los productores hidroeléctricos pueden aprovechar las soluciones de pronóstico y aprendizaje automático para mejorar su eficiencia operativa
¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible predecir la cantidad de agua que recibirá un depósito de energía hidroeléctrica con días de antelación? La previsión de los flujos de entrada es uno de los tres elementos esenciales de la caja de herramientas de un productor hidroeléctrico inteligente, junto a visualización y planeando. Las predicciones inteligentes de afluencia tienen que ver con aprender del pasado para pronosticar el futuro y minimizar los costos de desequilibrio. Soluciones como HYDROGRID Insight facilitan más que nunca recopilar, estructurar y organizar datos «sin procesar» para convertirlos en información útil sobre las entradas futuras de yacimientos con una precisión y una reactividad impresionantes.
Aprovechar los datos para tomar mejores decisiones: el papel del aprendizaje automático en las operaciones hidroeléctricas
Tener la capacidad de prever la entrada de agua con precisión es realmente un trabajo difícil sin la tecnología adecuada, pero también es una ventaja competitiva clave. La capacidad de tomar mejores decisiones estratégicas y optimizar la producción de energía hidroeléctrica con semanas o incluso meses de antelación es lo que marca la diferencia entre la planificación reactiva y la proactiva. Esta capacidad, que incluye la capacidad de predecir el flujo entrante, es aún más crucial para las centrales hidroeléctricas que carecen de almacenamiento flexible, ya que proporciona una ventaja competitiva significativa incluso si se planifica a corto plazo.
Esto va mucho más allá del procesamiento de datos; estamos hablando de generar la información necesaria en todos los niveles de la gestión del agua, desde la detección de emergencias que requieren una acción inmediata hasta la toma de decisiones estratégicas informadas con doce meses de antelación. En la práctica, un único modelo de previsión normalmente no puede cumplir todos estos requisitos en todos estos plazos.
Crear un modelo que funcione bien «a posteriori» en condiciones de laboratorio es fácil; crear modelos que sean lo suficientemente robustos como para gestionar los errores de datos en tiempo real es mucho más complicado. Por eso, en HYDROGRID llevamos casi 8 años perfeccionando nuestros modelos de previsión hidroeléctrica para su uso y utilidad en la «vida real».
También es la razón por la que HYDROGRID Insight utiliza varios modelos de pronóstico de aprendizaje automático adaptados a diferentes escalas de tiempo y a cada cuenca hidroeléctrica. La capacidad del aprendizaje automático proviene del uso sofisticado del análisis de datos históricos y las previsiones meteorológicas. Cada cuenca hidrográfica tendrá diferentes niveles de previsibilidad, y aquí es donde entran en juego nuestros expertos y perfeccionan nuestros modelos de aprendizaje automático para cada planta de su cartera. Tras modelar las cuencas, seleccionan los parámetros correctos y los modelos correctos de detección y corrección de errores de datos para cada horizonte temporal.
A modo de ejemplo, consideremos una planta hidroeléctrica con una capacidad de almacenamiento significativa. Para la planificación a medio y largo plazo (con semanas o meses de antelación) necesaria para planificar las operaciones estacionales, la planificación del mantenimiento y la mitigación de inundaciones o sequías, los cálculos de las previsiones de entrada deben tener en cuenta los patrones estacionales, la cobertura de nieve y las tendencias a largo plazo. Con cada punto de datos estacionales agregado, estos pronósticos a largo plazo ganan precisión y confianza.
Por el contrario, la misma central hidroeléctrica necesita previsiones a corto plazo, o «pronósticos inmediatos» (de una a 48 horas de antelación), que son cruciales para la negociación en los mercados diarios e intradía, se refieren a un período de tiempo mucho más corto y los conjuntos de datos utilizados pueden confiarse con un mayor nivel de certeza. En este segundo caso, el modelo tendrá en cuenta las lluvias localizadas y la evolución en tiempo real en la zona de captación, y se actualizará automáticamente cada hora. La temporización también influye en la precisión: las «predicciones rápidas» son más precisas, ya que nos basamos en los «datos reales» de la telemetría en lugar de en los patrones históricos.
Dar sentido a todos estos datos en tiempo real no es tarea fácil. Para los productores de energía hidroeléctrica de todos los tamaños, el solo hecho de mantener las previsiones de entrada alineadas con las fluctuaciones meteorológicas exige decenas y hasta cientos de pronósticos por día. Con nuestra solución adaptada a las necesidades hidroeléctricas, nos aseguramos de que, una vez que tenemos en cuenta todos los flujos de datos, automatizamos y personalizamos la recopilación, la estructuración y la interpretación de la telemetría sin procesar y, en última instancia, el cálculo de las previsiones de afluencia en tiempo real.
{{intext-cat}}
Combinando fuerzas: aprendizaje automático, HIRO e inteligencia humana
Los planificadores de la producción hidroeléctrica están altamente capacitados para predecir una cantidad física muy impredecible: el agua. Su conocimiento es inestimable para cualquier gestor de activos, pero conlleva un conjunto único de desafíos. Además de la previsión de los flujos de entrada, las tendencias de digitalización ofrecen oportunidades para combinar los modelos meteorológicos tradicionales y la experiencia humana con resultados de aprendizaje automático de última generación. En resumen, no nos limitamos a pronosticar los flujos de entrada, sino que también los utilizamos para optimizar la planificación de la producción utilizando nuestro algoritmo patentado — HIRO.
Las restricciones ambientales y operativas de su central hidroeléctrica, las curvas de eficiencia de las turbinas, las previsiones del precio de la energía, los períodos de mantenimiento planificados y los eventos climáticos y del mercado eléctrico repentinos: todos estos factores deben tenerse en cuenta para planificar la producción con éxito. Y ahí es donde entra HIRO. Permite a los operadores almacenar y distribuir energía siguiendo los requisitos de la red en tiempo real, teniendo en cuenta todas las limitaciones esperadas e inesperadas, y es el cerebro detrás de nuestro valor del agua cálculos.
«HYDROGRID Insight» ofrece acceso a este conocimiento para identificar tendencias y pronosticar las condiciones futuras, lo que garantiza que siempre esté preparado y un paso adelante en su planificación. Mediante el uso de datos históricos detallados de flujos de entrada y telemétricos, junto con información meteorológica precisa, permitimos que «HYDROGRID Insight» reconozca patrones y prediga las condiciones futuras. Este enfoque no consiste solo en hacer predicciones, sino en proporcionar una base sólida para tomar decisiones estratégicas e informadas que puedan mejorar significativamente la eficiencia y la productividad de la energía hidroeléctrica a largo plazo.
Una solución como HYDROGRID Insight lleva la gestión del agua al siguiente nivel, ya que ayuda a gestionar no solo la central hidroeléctrica, sino también los recursos naturales que utiliza la planta y la potencia de producción que tiene, todo ello en un único producto integrado. Sin embargo, el principal impulsor de la precisión de la producción sigue siendo el planificador y el operador de la producción, que interactúan con HYDROGRID Insight para aprovechar al máximo la combinación de inteligencia humana y artificial.
Estén atentos a la rol colaborativo de la visualización y planificación estratégica con IA partes de esta serie de blogs para aprender cómo puede mejorar sus operaciones hidroeléctricas con la ayuda de la digitalización.
