{"id":290047,"date":"2025-11-27T13:32:23","date_gmt":"2025-11-27T12:32:23","guid":{"rendered":"https:\/\/aeeolica.org\/?p=290047"},"modified":"2025-11-27T13:32:26","modified_gmt":"2025-11-27T12:32:26","slug":"la-ia-frente-a-los-retos-del-problema-cambiante-de-la-prediccion-de-generacion-de-energia-renovable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeeolica.org\/en\/la-ia-frente-a-los-retos-del-problema-cambiante-de-la-prediccion-de-generacion-de-energia-renovable\/","title":{"rendered":"La IA frente a los retos del problema cambiante de la predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable"},"content":{"rendered":"\n<p>El sector de la energ\u00eda est\u00e1 experimentando una gran transformaci\u00f3n, y es que la sociedad avanza hacia la b\u00fasqueda de fuentes de energ\u00eda renovable y sostenible. Esta&nbsp;<strong>transici\u00f3n energ\u00e9tica sostenible<\/strong>&nbsp;es uno de los objetivos clave del sector energ\u00e9tico, aunque tambi\u00e9n trae consigo grandes desaf\u00edos.<\/p>\n\n\n\n<p>La masiva penetraci\u00f3n en el mercado de energ\u00edas como la e\u00f3lica o fotovoltaica ha aumentado la complejidad operativa. Es aqu\u00ed donde la&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.iic.uam.es\/soluciones\/energia\/prediccion-generacion-energia-renovable\/\">predicci\u00f3n precisa de la generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable<\/a>&nbsp;se vuelve un servicio esencial, no solo por la creciente complejidad operativa, sino tambi\u00e9n por su impacto directo en la estabilidad de la red y en la optimizaci\u00f3n de los mercados el\u00e9ctricos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IA para predicciones precisas de la generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Frente a este panorama de creciente volatilidad y cambio, la<strong>&nbsp;inteligencia artificial<\/strong>&nbsp;emerge como una herramienta fundamental para ofrecer predicciones precisas de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable y mitigar los riesgos asociados a la intermitencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Una de las metodolog\u00edas empleadas para realizar una&nbsp;<strong>predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable<\/strong>&nbsp;consiste en entrenar modelos avanzados de m<em>achine learning&nbsp;<\/em>o<em>&nbsp;deep learning<\/em>&nbsp;utilizando grandes vol\u00famenes de datos hist\u00f3ricos de producci\u00f3n y diversas variables externas, como la meteorolog\u00eda. De hecho, en el Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento (IIC) llevamos dos d\u00e9cadas prestando servicios de predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable. Nuestra experiencia nos ha llevado a&nbsp;<strong>desarrollar y mejorar continuamente EA3<\/strong>, un sistema propio basado en inteligencia artificial dise\u00f1ado para satisfacer las exigencias del sector energ\u00e9tico.<strong>&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 es dif\u00edcil predecir la energ\u00eda renovable?<\/h2>\n\n\n\n<p>La dificultad de obtener una predicci\u00f3n precisa de la generaci\u00f3n renovable no reside \u00fanicamente en la tecnolog\u00eda utilizada, sino en diversos factores que complican la tarea, tales como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Precisi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/li>\n\n\n\n<li>El problema cambiante y la operativa de la red el\u00e9ctrica<\/li>\n\n\n\n<li>Limitaci\u00f3n de los datos hist\u00f3ricos<\/li>\n\n\n\n<li>Fiabilidad del tiempo real<\/li>\n\n\n\n<li>La barrera de acceso SCADA<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Precisi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/h3>\n\n\n\n<p>La base de cualquier predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda es la predicci\u00f3n num\u00e9rica de las distintas&nbsp;<strong>variables meteorol\u00f3gicas<\/strong>&nbsp;relacionadas, y esta es m\u00e1s que dif\u00edcil de realizar con total acierto. Los fen\u00f3menos atmosf\u00e9ricos son complejos, y la precisi\u00f3n se ve comprometida no solo por la dificultad intr\u00ednseca del pron\u00f3stico, sino tambi\u00e9n por la alta resoluci\u00f3n espacial y temporal que necesita el sector energ\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Si bien la capacidad predictiva de los modelos meteorol\u00f3gicos ha mejorado gracias a la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica, la mayor cantidad de datos observacionales y la continua mejora en la representaci\u00f3n de procesos f\u00edsicos, persisten desaf\u00edos significativos.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de ellos es la doble penalizaci\u00f3n: la meteorolog\u00eda puede fallar no solo en la precisi\u00f3n de sus valores predichos, sino tambi\u00e9n al equivocarse con desfases temporales y espaciales, lo cual amplifica el error en la predicci\u00f3n de generaci\u00f3n. Adem\u00e1s, muchos modelos f\u00edsicos tienen problemas para predecir&nbsp;<strong>eventos meteorol\u00f3gicos extremos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos son cr\u00edticos, ya que pueden afectar gravemente a la producci\u00f3n o comprometer la integridad de las instalaciones. Por ejemplo, rachas de viento muy fuertes pueden obligar a detener parques e\u00f3licos por seguridad.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El Problema cambiante y la operativa de la red<\/h3>\n\n\n\n<p>Los parques de generaci\u00f3n renovable est\u00e1n sujetos a cambios constantes, lo que&nbsp;<strong>provoca que los patrones de predicci\u00f3n se desactualicen<\/strong>&nbsp;con facilidad.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cambios f\u00edsicos en el parque:<\/strong>\u00a0Los aumentos de potencia instalada, las repotenciaciones o las modificaciones f\u00edsicas en un parque obligan a que el modelo de predicci\u00f3n de IA se recalibre y se adapte a una nueva realidad operativa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Expansi\u00f3n geogr\u00e1fica y repotenciaciones:<\/strong>\u00a0El problema de predicci\u00f3n de energ\u00eda tambi\u00e9n se transforma por la integraci\u00f3n de nuevas zonas de generaci\u00f3n. Por ejemplo, para predecir toda la energ\u00eda e\u00f3lica generada en una regi\u00f3n como la Pen\u00ednsula Ib\u00e9rica, la creaci\u00f3n de nuevos parques e\u00f3licos implica que el modelo debe aprender la existencia de estos activos, a menudo con un hist\u00f3rico de datos muy limitado o inexistente, redefiniendo el alcance total del problema a predecir.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Operativa de red (<em>curtailment<\/em>\u00a0y mantenimiento):<\/strong>\u00a0La predicci\u00f3n de la generaci\u00f3n real de energ\u00eda debe considerar las decisiones operativas de la red. Los\u00a0<em>curtailments<\/em>\u00a0son reducciones forzadas de la generaci\u00f3n renovable que ocurren principalmente por congesti\u00f3n en la red el\u00e9ctrica (falta de capacidad para transportar toda la energ\u00eda generada) o por instrucciones de estabilidad (para equilibrar la oferta y la demanda del sistema). Estos\u00a0<em>curtailments<\/em>, junto a las indisponibilidades por mantenimiento, son decisiones operativas que pueden \u00abcontaminar\u00bb los datos hist\u00f3ricos (la producci\u00f3n real observada es menor a la generaci\u00f3n potencial), obligando a los modelos a distinguir entre la generaci\u00f3n f\u00edsica potencial y la generaci\u00f3n realmente despachable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"397\" src=\"https:\/\/aeeolica.org\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/grafica-demanda.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-290048\" srcset=\"https:\/\/aeeolica.org\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/grafica-demanda.jpg 768w, https:\/\/aeeolica.org\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/grafica-demanda-480x248.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 768px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p id=\"caption-attachment-21967\">Referencia: Elia https:\/\/www.elia.be\/grid-data\/generation-data\/wind-power-generation<\/p>\n\n\n\n<p>Todos estos factores hacen que el problema a resolver no sea el mismo durante todo el tiempo, obligando a los sistemas de inteligencia artificial a una adaptaci\u00f3n continua a la realidad del sector.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Limitaci\u00f3n de datos hist\u00f3ricos<\/h3>\n\n\n\n<p>Para que los modelos de anal\u00edtica predictiva,&nbsp;<em>machine learning<\/em>&nbsp;o&nbsp;<em>deep learning&nbsp;<\/em>funcionen correctamente, necesitan&nbsp;<strong>grandes cantidades de datos hist\u00f3ricos<\/strong>. Sin embargo, los parques de nueva construcci\u00f3n o las ampliaciones significativas a menudo cuentan con muy poco hist\u00f3rico de producci\u00f3n. Esto es un reto para la IA, que debe trabajar con datos limitados para generar predicciones de calidad.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Fiabilidad del tiempo real<\/h3>\n\n\n\n<p>Para el entrenamiento y la monitorizaci\u00f3n de los modelos de predicci\u00f3n de energ\u00eda, la calidad y&nbsp;<strong>fiabilidad de los datos de producci\u00f3n<\/strong>&nbsp;es crucial.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, existe un desfase entre la observaci\u00f3n de la producci\u00f3n y la certificaci\u00f3n de su fiabilidad. Las empresas generadoras de energ\u00eda, en ocasiones no pueden asegurar que un dato de producci\u00f3n sea completamente fiable en el momento de su registro hasta que pasa un tiempo considerable.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta demora de tiempo se debe a la necesidad de incluir y depurar todas las circunstancias de la operativa, como las posibles indisponibilidades t\u00e9cnicas, los eventos de mantenimiento o los&nbsp;<em>curtailments&nbsp;<\/em>aplicados. Como resultado, el dato real de generaci\u00f3n de energ\u00eda, ya corregido y validado, muchas veces solo est\u00e1 disponible tiempo despu\u00e9s de que el modelo haya realizado su predicci\u00f3n, lo que impide utilizar los \u00faltimos datos recibidos para mejorar las predicciones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La barrera de acceso al sistema SCADA<\/h3>\n\n\n\n<p>Un desaf\u00edo significativo para obtener datos de gran calidad es la dificultad por parte de los proveedores de predicciones para acceder a la fuente de datos m\u00e1s granular y fiable: el sistema&nbsp;<strong>SCADA<\/strong>&nbsp;(<em>Supervisory Control And Data Acquisition<\/em>). El SCADA es el sistema central que supervisa y controla la operativa de la planta, registrando datos detallados de cada activo (turbinas, inversores, etc.) en tiempo real, lo que lo convierte en el repositorio de la informaci\u00f3n m\u00e1s valiosa para la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>La&nbsp;<strong>restricci\u00f3n de acceso directo<\/strong>&nbsp;a esta red de control industrial se debe a dos motivos fundamentales. En primer lugar, se trata de una&nbsp;<strong>infraestructura cr\u00edtica<\/strong>, lo que obliga a las empresas a aplicar pol\u00edticas de ciberseguridad estrictas para mitigar riesgos.<\/p>\n\n\n\n<p>En segundo lugar, muchos de los protocolos de comunicaci\u00f3n utilizados hist\u00f3ricamente en SCADA, fueron dise\u00f1ados en una \u00e9poca donde las redes estaban aisladas y&nbsp;<strong>carecen de mecanismos de seguridad nativos<\/strong>&nbsp;robustos como el cifrado o la autenticaci\u00f3n fuerte. Esta antig\u00fcedad y vulnerabilidad intr\u00ednseca del protocolo incrementan el riesgo de una intrusi\u00f3n en caso de conceder un acceso externo.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta limitaci\u00f3n es un gran obst\u00e1culo para la IA, ya que impide el uso de datos detallados que podr\u00edan maximizar la precisi\u00f3n de los modelos. Algunos ejemplos de datos clave inaccesibles son el estado operativo granular de los equipos (velocidad de rotor, \u00e1ngulo de pala) y la informaci\u00f3n precisa sobre fallos y&nbsp;<em>curtailments<\/em>&nbsp;aplicados a nivel individual, obligando a los modelos a trabajar con informaci\u00f3n agregada y menos espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusiones sobre IA y la predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable<\/h2>\n\n\n\n<p>La predicci\u00f3n de generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable es un&nbsp;<strong>problema inherentemente din\u00e1mico<\/strong>&nbsp;que se transforma constantemente. Los retos van m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda, abarcando la&nbsp;<strong>dificultad meteorol\u00f3gica<\/strong>&nbsp;(con fen\u00f3menos como la doble penalizaci\u00f3n y los extremos), los&nbsp;<strong>cambios operativos<\/strong>&nbsp;y estructurales del parque (expansi\u00f3n y&nbsp;<em>curtailments<\/em>), y las&nbsp;<strong>limitaciones de datos<\/strong>&nbsp;(hist\u00f3ricos insuficientes y la inaccesibilidad al detalle del SCADA).<\/p>\n\n\n\n<p>En el IIC afrontamos la volatilidad y la complejidad de este sector combinando diversas&nbsp;<strong>t\u00e9cnicas avanzadas de inteligencia artificial y&nbsp;<em>Big Data<\/em><\/strong>&nbsp;con un profundo&nbsp;<strong>conocimiento experto<\/strong>&nbsp;en el \u00e1rea energ\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo es solventar estos retos cambiantes, gestionar la incertidumbre y ofrecer predicciones de producci\u00f3n energ\u00e9tica que permitan a las empresas tomar la mejor decisi\u00f3n operativa y seguir abriendo camino a la digitalizaci\u00f3n del sector energ\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Samuel Reyes<br>Cient\u00edfico de datos en el Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><a id=\"_msocom_1\"><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El sector de la energ\u00eda est\u00e1 experimentando una gran transformaci\u00f3n, y es que la sociedad avanza hacia la b\u00fasqueda de fuentes de energ\u00eda renovable y sostenible. 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