La previsión meteorológica se refina con ML para predecir las necesidades de electricidad

El empleo de tecnologías cognitivas para optimizar la producción de energía eléctrica es uno de los campos de esta industria en los que se está experimentando. Una de las últimas iniciativas en presentarse ha sido la desarrollada conjuntamente por la firma especializada en TI Atos y el servicio meteorológico nacional francés, Météo-France. Estas organizaciones han creado una plataforma para prever la producción de electricidad renovable, en función de las condiciones meteorológicas. 

Este sistema sintetiza los datos meteorológicos proporcionados por Météo-France con los historiales de producción e información de los equipos físicos existentes. Sobre estos, se emplean las herramientas de big data y analítica Codex de Atos para aplicar algoritmos de machine learning que permitan realizar previsiones con alto grado de precisión. 

Así, a los profesionales del sector se les dota del servicio denominado weather sensitivity. Los productores y distribuidores de electricidad reciben predicciones fiables de la cantidad de recursos verdes disponibles, de forma que pueden adelantarse a la demanda y prever si necesitarán complementar el suministro con otros sistemas energéticos, además de atender a otras necesidades de producción.

La plataforma tiene también una dimensión europea. El marco de actuación en materia de clima y energía de la Unión Europea tiene como una de sus metas que, para 2030, al menos el 32% de la cuota de energías provenga de fuentes renovables. El sistema de Atos y Météo-France facilita la integración de estos recursos, como pone de relieve Valérie Mermoud, directora del Mercado de la Energía de la agencia. "En un contexto de transición energética y de lucha contra el calentamiento global, este servicio innovador apoyará el desarrollo de las energías renovables en la red eléctrica francesa y europea".

Franck Chevalley, Director del Mercado de Energía y Utilities de Atos, lo desarrolla. "A medida que el mercado europeo se expande rápidamente, esta plataforma responde a los crecientes desafíos a los que se enfrentan los actores del sector energético, anticipando la cantidad de recursos verdes disponibles y equilibrándolos eficazmente con otras fuentes de energía que alimentan la red eléctrica".

No es la única aplicación de la IA para la previsión de demanda que está en desarrollo; por ejemplo, un proyecto desarrollado en Catania, Italia, está probando la integración de redes neuronales de tercera generación para optimizar la planificación del suministro eléctrico en una planta eólica. De este modo, se busca paliar el problema de imprevisibilidad en la producción. En la iniciativa participa un investigador de la Universidad Politécnica de Madrid.