Modelo de demanda por hora optimizaría operación del sistema eléctrico colombiano

El ingeniero electrónico José Fernando Montoya Cardona, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, afirma que su propuesta es simple y fácil de interpretar por el operador, en comparación con otras metodologías de pronóstico como las que utilizan redes neurales.

La metodología se probó entre enero y marzo de 2020 y sus resultados contrastados con los pronósticos del modelo del Centro Nacional de Despacho (CND) fueron superiores hasta en un 50 % en la precisión.

El ingeniero explica además que “en esta investigación se implementó una metodología de pronóstico basada en técnicas de agrupamiento, las cuales toman como insumo las series de los consumos de cada usuario perteneciente a un mercado de comercialización, con el fin de capturar los cambios en los patrones de consumo de un usuario, dados por los cambios en el comportamiento de consumo.

“Los mercados de comercialización que tienen el Sistema Interconectado Nacional están compuestos por las series de consumo de los usuarios pertenecientes a este, por lo que la serie representativa es afectada por todos los patrones de consumo que tienen los usuarios”.

Al respecto menciona que la energía eléctrica es uno de los bienes intangibles más importantes para el desarrollo sostenible de los sectores económicos. 

En el caso colombiano, la demanda de energía que consumen los hogares y pequeños comercios representa en promedio el 70 %, mientras que en las grandes industrias es del 30 %. 

Así mismo, el país consume cada día un promedio 200 GWh (gigavatio-hora) de energía, y al mes unos 6.000 GWh. Esta es una unidad de potencia equivalente a 1.000 millones de vatios-hora.

Según el magíster, “los datos muestran que el consumo de energía está directamente relacionado con el crecimiento económico del país; por eso es necesario aumentar la credibilidad, confianza y buena administración del sistema eléctrico”. 

Agrega que “en Colombia somos un grupo de usuarios en el cual todos consumimos energía y todos en casa tenemos unos contadores que registran el consumo. Muchos de estos contadores están registrados en el CND”. 

El CND administra y opera todo el Sistema Interconectado Nacional, y además elabora el pronóstico de la demanda de energía –definido en la Resolución 025 de 1995 de la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG)–, cuyos resultados publica posteriormente.

También es importante resaltar que la CREG le ha dado relevancia a este tema, ya que, a través de proyectos de resoluciones ha propuesto penalizar las desviaciones en la precisión del pronóstico de la demanda. 

Debido a los retos que plantea tal escenario, el trabajo del ingeniero Montoya busca mejorar la exactitud en el pronóstico de demanda de energía. 

Modelo de uso sencillo

Su propuesta es implementar una metodología híbrida de pronóstico, considerada como una técnica de agrupamiento de patrones similares en el consumo de energía, a través del algoritmo de k-means (que agrupa objetos en k grupos según sus características).

De este también se obtienen series de patrones de consumo para cada grupo, y pronostica la demanda para cada grupo utilizando el modelo ARIMA (acrónimo del inglés autoregressive integrated moving average). Se trata de un modelo estadístico que utiliza variaciones y regresiones de datos con el fin de encontrar patrones para una predicción hacia el futuro.

Dicho modelo toma los nuevos datos semanales del consumo y ajusta sus parámetros de manera automática para adaptarse a la nueva realidad.

Los resultados obtenidos evidenciaron que las metodologías de pronóstico basadas en técnicas de agrupamiento son una buena alternativa para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico utilizados por el CND.