Energía renovable y Big Data

El desarrollo mundial de la energía renovable depende de los datos

Expertos en energías renovables y en big data coinciden en la necesidad de usar modelos predictivos para predecir la cantidad de energía que se podrá producir.

TexTo: Rocío González

El futuro de la energía renovable está en los datos. Así lo aseguran expertos e investigadores en la materia. Consideran que aplicando técnicas estadísticas de Big Data se podrán construir modelos predictivos más fiables que beneficiarán al desarrollo de este tipo de energía en el mundo.

Sin ir más lejos piensan que los datos permitirán tomar mejores decisiones sobre la creación de nuevos emplazamientos, facilitarán planificar el mantenimiento de las plantas ya existentes y mejorar el rendimiento de las ya existentes. De hecho, un informe de Capgemini referente al año 2019 estima hasta en 813 mil millones de dólares los beneficios disponibles en la industria en caso de llevar a cabo una optimización total de la misma.

El catedrático de la UPCT y experto

en energías renovables, Ángel Molina, y la profesora del Grupo de Análisis

de Datos, María del Carmen Bueso, aseguran que si se aplican técnicas estadísticas de Big Data, se podrán construir modelos predictivos “más fiables” que ayuden a tomar las mejores decisiones sobre el emplazamiento de las instalaciones de energía renovable.

Según indican, “la creciente presencia de datos de satélite disponibles actualmente presenta una gran oportunidad para revisar nuevos emplazamientos en zonas donde resulta difícil técnicamente y muy costoso desde el punto de vista económico su observación directa”. En este caso se refieren a los emplazamientos off-shore (eólica marina) o las zonas desérticas (para aplicaciones de fotovoltaica aislada). “La conjunción de estrategias de análisis de datos con las bases de datos provenientes del satélite son un campo actualmente en desarrollo que a buen seguro supondrá un avance en el conocimiento y estimación de los recursos renovables y su optimización”, añaden.

Hacia la descarbonización

La energía renovable ha experimentado un auge en los últimos años. De acuerdo a la Asociación de Empresas de Energías Renovables (AppA), en España la energía renovable aumentó un 8,2% en 2018. Eso supuso una representatividad del 13,9% del total de energía primaria, lo que las posicionó en tercer lugar, por detrás de los productos petrolíferos (44,9%) y del gas natural (21,1%). No obstante, su presencia,

recalcan los expertos, es “aún mayor en el sector eléctrico”. Según los datos de la Red Eléctrica de España (REE), en octubre de 2020, se llegó a cubrir más de un 50% de la demanda eléctrica con fuentes renovables. “De hecho, España es de los países con una mayor integración de eólica en el sector eléctrico, aportando en torno al 30% de la demanda eléctrica total de media anual”, apuntan.

Por parte del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), el data scien-

tist y project manager en el área de Energy Predictive Analytics, Álvaro

Romero, asegura que aunque es difícil hacer predicciones sobre el futuro del sector energético, la crisis provocada por la Covid-19 sí que va a suponer una aceleración de las tendencias previas. “En el caso del sector energético, la descarbonización y la digitalización. La descarbonización es un proceso que necesariamente conlleva una mayor penetración de las renovables, del coche eléctrico y de los camiones de gas natural. A su vez, estos cambios en el sistema eléctrico generarán problemáticas no conocidas hasta la actualidad en la seguridad del suministro. Esto nos lleva a nuestro segundo punto, la digitalización. Para remediar las posibles tensiones debemos hacer uso de las nuevas tecnologías, sensores y algoritmos de Machine Learning para poder tener unas redes más eficientes”.

Bajo su punto de vista, el Big Data y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a la energía renovable. “Estas energías suelen ser energías no gestionables y complejas de estimar su producción por la volatilidad de las condiciones meteorológicas”, indica. El experto añade que en este punto es cuando es necesario disponer de sistemas que les permita conocer con precisión la energía que va a ser producida con antelación y así poder participar en los distintos mercados eléctricos. “Estas tecnologías pueden ayudar también al mantenimiento y alargamiento de la vida útil de las plantas”, apunta.

el desarrollo de la industria

El informe ‘Global Big Data Analytics in the Energy Sector Market’ presentado por Orbis Research este año 2020 ofrece un análisis de la industria tanto a nivel mundial como regional, ahondando en qué tecnologías se están implementando y cómo están afectando a los distintos mercados.

De entre todas las aportaciones del informe, la más relevante habla sobre la incidencia que el Big Data y el análisis de los datos recopilados en el sector energético. De acuerdo al texto, si el giro de la industria hacia los mercados renovables ha sido el principal causante de que las empresas se den cuenta de la importancia de los datos, la reciente caída en el precio de los combustibles fósiles como el petróleo es la causante de que esta tendencia se esté convirtiendo en el nuevo paradigma.

Una mayor cantidad de equipos, como turbinas eólicas o paneles solares fotovoltaicos, requerirá más Inteligencia de las Cosas y software analítico para funcionar de una manera más óptima y mantenerse de forma correcta – y en algunos predictiva.

analizar bien los datos

Uno de los temores de las empresas que se dedican al sector energético es no ser capaces de analizar bien toda la información que reciben. Es por eso por lo que Claus Bünermann, managing director en BayWa r.e. España afirma que uno de los principales retos que tienen por delante es “tratar los datos de manera que podamos analizarlos bien para gestionar nuestras instalaciones de manera más eficiente”.

Bünermann especifica que, por ejemplo, un parque solar o eólico genera “enormes cantidades de información que debe ser procesada con precisión”. Los datos son todo, recalca, todo lo que abarca desde el rendimiento y el mantenimiento continuo, hasta la gestión del proyecto operativo.

“Gracias al Big Data se puede eliminar la duplicidad y mejorar la calidad de los datos, a veces incluso completar los que faltan basándose en datos pasados y previsiones. Mientras que los gestores y propietarios de activos, así como los inversores, obtienen una transparencia total en sus proyectos”, explica.

En el caso de plantas de energía renovable, sus responsables necesitan asegurar que las preguntas planteadas por la estrategia comercial del cliente puedan ser respondidas. “La agilidad de los algoritmos y la lógica de procesamiento de datos puede abordar una serie de cuestiones relevantes, como los ciclos de retroalimentación y las desviaciones planificadas rápidamente. Igualmente, se da cabida al uso de nueva tecnología basada en los conocimientos de datos obtenidos”.

Aparte de eso, el procesamiento de datos también da la oportunidad de reducir la huella de carbono mediante la utilización optimizada de los recursos; desde el personal de campo hasta el movimiento del inventario, pasando por el análisis y la presentación de informes para una mejor toma de decisiones.

Todo esto lleva a una pregunta: ¿cómo será la implantación y uso del Big Data en las empresas de este sector? ¿Se lo empiezan a tomar en serio? ¿Son conscientes de que el Big Data es el futuro de su empresa? Todos los expertos coinciden en asegurar que cada vez se es más consciente de ello. “El Big Data permite conocer las necesidades de los usuarios” y eso es algo que una empresa no puede desaprovechar. .