Endesa combina meteorología y ‘data science’ para mejorar la gestión de las energías renovables

MADRID, 31 (EUROPA PRESS)

Endesa ha desarrollado un proyecto que combina la aplicación de meteorología y ‘data science’ que le permite predecir el caudal de las centrales hidroeléctricas, reduciendo el error de predicciones en algunos ríos hasta en un 30% y mejorando así la gestión de las energías renovables, informó la energética.

En concreto, el proyecto, denominado ‘forecasting hydro’, se inició en 2019 y ofrece predicciones de caudales para un total de 107 embalses o centrales hidráulicas, que se actualizan automáticamente todos los días.

“En total, se analizan más de 10 millones de datos recopilados durante más de 20 años para ajustar lo más posible la predicción”, afirmó Carlos Rivero, físico y meteorólogo, que trabaja en el área de Gestión de la Energía de Endesa.

La compañía ha impulsado esta apuesta por la combinación de meteorología y ‘data science’ para mejorar la gestión de la producción de las energías renovables (sol, agua y viento), utilizando la inteligencia artificial para ajustar las predicciones meteorológicas partiendo del análisis de grandes cantidades de datos.

El ‘data science’, que combina estadística, informática y matemáticas, permite extraer información de grandes volúmenes de datos y es una solución óptima para elaborar modelos que permitan ofrecer predicciones automáticas para la compleja topografía hidráulica que gestiona Endesa.

Así, esta integración de meteorología y ‘data science’ analizando variables como las precipitaciones de nieve y lluvia registradas en determinadas zonas, permiten extraer el máximo valor a los recursos hídricos al tiempo que se garantiza la seguridad y el respeto al medio ambiente en los ríos.

LA FIGURA DEL METEORÓLOGO.

A este respecto, la figura del meteorólogo en Endesa se dedica a analizar todas las actualizaciones de los modelos meteorológicos según van publicándose varias veces al día e informar a traders, operadores y demás actores implicados sobre los posibles escenarios meteorológicos que se plantean, sus efectos y la incertidumbre asociada a cada uno de ellos, incluidos los eventos de alertas por fenómenos meteorológicos extremos.

La influencia de la temperatura en la evolución de la demanda de energía, que es especialmente visible en episodios de frío extremo y olas de calor, las previsiones sobre el viento para la producción eólica, de radiación solar y nubosidad en la fotovoltaica y las precipitaciones y la temperatura (clave para el deshielo), en el caso de la energía hidráulica, son variables que se analizan diariamente en Endesa para generar sus predicciones propias a partir de un método de análogos meteorológicos.

En este sentido, las predicciones base a 10-15 días se actualizan diariamente y ofrecen estimaciones horarias que son cada vez más necesarias en un sector eléctrico cada vez más dependiente de las renovables.