¿Cuál es la diferencia entre Deep Learning y métodos estadísticos en previsión de producción energética? 

La capacidad de predecir con precisión la producción de energía renovable es esencial para optimizar su integración en las redes eléctricas y mejorar la eficiencia energética. Sin embargo, se trata de un proceso expuesto a un alto nivel de incertidumbre y volatilidad derivado de las condiciones meteorológicas.

Hasta el momento la mayoría de sistemas se basan una combinación de datos meteorológicos y métodos estadísticos para predecir la generación de energía de parques renovables. Sin embargo, estos métodos tradicionales utilizados para la predicción de producción de energía presentan ciertas limitaciones en cuanto a precisión. Estos  problemas pueden solventarse con modelos de Deep Learning capaces de aprender relaciones temporales a corto y largo plazo.

Si bien los métodos estadísticos han demostrado ser eficaces en entornos estables, el contrapunto se encuentra cuando deben tratar con predicciones meteorológicas que no son lineales. Este hecho puede suponer un desafío en territorios como España dadas sus particularidades geográficas tanto en la península como en los territorios insulares. 

La diversidad climática, con variaciones significativas en el clima entre diferentes regiones y la presencia de microclimas, hace que para los modelos estadísticos generen predicciones menos precisas y fiables

Inteligencia Artificial para predicciones más precisas 

Frente a estas limitaciones, los modelos de Deep Learning ofrecen una alternativa fiable. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos permite a estos modelos identificar patrones complejos y relaciones temporales a corto y largo plazo entre los datos de entrada, lo que resulta crucial para predecir la producción de energía en condiciones meteorológicas cambiantes.

Los datos terminan convirtiéndose en un algoritmo de aprendizaje en constante entrenamiento para predecir o estimar con precisión la producción de los parques de energía renovable.

Este nuevo método relacionado con la predicción de la producción de energía renovable tiene un gran impacto en la planificación y la gestión de la energía. 

Por ello, en Ravenwits utilizando redes neuronales, nuestra metodología es capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos meteorológicos y de producción de energía, ofreciendo predicciones altamente precisas que son cruciales para la predicción de la producción de energías renovables.

A diferencia de los métodos estadísticos, que pueden quedarse cortos en escenarios de alta volatilidad y complejidad, las soluciones de Ravenwits se adaptan dinámicamente a las condiciones cambiantes, mejorando la eficiencia y la fiabilidad de las predicciones energéticas. Esto no solo aumenta la competitividad de las plantas de energía renovable sino que también contribuye a una gestión más sostenible y eficiente de los recursos energéticos.

Caso Red Eléctrica Española

Los resultados obtenidos por Ravenwits en su colaboración Red Eléctrica Española desde 2019 han logrado mejoras significativas en las predcciones reduciendo errores en un 5% para la energía eólica en España y logrando aún mayores avances en la predicción solar.

Este enfoque ha llevado a la integración de sus predictores en los sistemas de REE, destacando el potencial de Deep Learning para transformar la predicción de energía renovable.


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