Predicciones optimizadas para una empresa de suministro energético

Desafío

Las redes de calefacción urbana en Europa funcionan muy por debajo de su potencial. Muchas de ellas se planificaron y construyeron en una época en la que los costes energéticos eran bajos y los edificios estaban mal aislados. Desde entonces, sus parámetros de funcionamiento se han mantenido prácticamente sin cambios. Hoy en día, el calor se genera y se suministra siguiendo reglas sencillas, principalmente en función de la temperatura exterior, sin tener en cuenta los patrones de consumo reales a nivel doméstico. Esto da lugar a un exceso de producción, a pérdidas innecesarias de calor durante el transporte y a un aumento de las emisiones de CO₂. Al mismo tiempo, se están instalando cada vez más contadores inteligentes capaces de registrar datos de consumo con alta frecuencia. Sin embargo, en la mayoría de los casos, estos datos se utilizan exclusivamente para la facturación anual. El potencial analítico de estos datos ha permanecido, hasta ahora, en gran medida sin explotar.

Enfoque

En un proyecto de innovación conjunto con Diehl Metering GmbH y empresas de suministro de Alemania y Dinamarca, STAT-UP desarrolló un prototipo basado en datos para optimizar las redes de calefacción urbana. Se instalaron alrededor de 900 contadores de energía inalámbricos en la red para recopilar datos a alta frecuencia sobre temperaturas, caudales y consumo energético. Tras un exhaustivo proceso de limpieza y procesamiento de datos, se desarrolló un modelo de predicción estadística basado en métodos de regresión y análisis de series temporales ARIMA, enriquecido con datos meteorológicos y patrones específicos de consumo, como la estacionalidad diaria y semanal. Un modelo de retardo temporal independiente tiene en cuenta la latencia física del transporte de calor a través de la red de tuberías. Los modelos se implementaron de forma productiva en un proceso totalmente automatizado y se pusieron a disposición de los operadores de la red a través de una aplicación web interactiva.

Impacto

Los modelos predictivos ofrecen resultados fiables para todo tipo de consumidores, desde hogares particulares hasta grandes consumidores como los hospitales. Las previsiones agregadas reflejan de forma fiable las fluctuaciones en el consumo total de la red. Un aspecto decisivo: los modelos son totalmente transferibles a otras redes de calefacción urbana, independientemente de su tamaño o topología. La aplicación web ofrece a los operadores de red una herramienta accesible para la planificación de la producción basada en la demanda, con el potencial de reducir significativamente el exceso de producción, disminuir los costes operativos y reducir notablemente las emisiones de CO₂.