Equilibrio energético: la previsión de precios basada en IA aumenta los ingresos hasta un 37 %
La energía de equilibrio ayuda a la red eléctrica cuando se producen desequilibrios o cuellos de botella. Esto ocurre en el mercado de energía de equilibrio, donde se negocian y se solicitan aumentos o reducciones a corto plazo de la demanda de electricidad según sea necesario, de modo que quienes pueden ajustar sus necesidades de electricidad con flexibilidad también pueden obtener ingresos.
La previsión de precios es crucial para los ingresos generados. «La energía de control se negocia en un mercado de pago por oferta», explica Alexander Sauer, director del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Fabricación y Automatización. «En este mercado, se aplica un proceso de licitación en el que cada proveedor recibe el precio que presentó». Por lo tanto, quien ofrezca una oferta significativamente inferior al precio real de la electricidad pierde dinero. Quien ofrezca una oferta superior al precio, pierde la oportunidad.
IA en lugar de ofertas estáticasLos científicos del Fraunhofer IPA han logrado desarrollar un método de pronóstico que, con la ayuda de inteligencia artificial, permite realizar predicciones significativamente más precisas, incrementando así los ingresos hasta en un 37 %, según un comunicado de prensa del instituto. Mediante el uso de diversos métodos de aprendizaje automático, los científicos del Fraunhofer IPA han logrado pronosticar este precio con mayor precisión.
Por ejemplo, muchas empresas industriales que participan en el mercado energético de equilibrio han recurrido hasta ahora a estrategias de puja simples y estáticas, continúa. Fijan su puja una vez y la mantienen. O bien, basan su puja en el precio del día o la semana anterior.
Se examinan cuatro submercados para el equilibrio energéticoEn un segundo paso, complementaron su pronóstico de precios basado en IA con un proceso de compensación especialmente desarrollado. «Esto consiste, en cierto modo, en el posprocesamiento del precio de la electricidad previsto, de modo que la oferta presentada sea ligeramente inferior», explica Vincent Bezold, del equipo de investigación de Optimización de Sistemas Energéticos Basada en Datos de Fraunhofer IPA. «Esto se debe a las reglas del mercado de pago por oferta». Resulta especialmente rentable rebajar deliberadamente el precio real de la electricidad. «Eso es precisamente lo que conseguimos con nuestro proceso de compensación».
En un artículo, los científicos examinaron cuatro submercados de energía de equilibrio alemanes y demostraron que incluso un error de pronóstico de un euro por megavatio hora puede, según el mercado, generar hasta 3631 euros adicionales en ingresos anuales por megavatio. Para mejorar aún más este resultado, los investigadores del Fraunhofer IPA planean aplicar modelos de IA aún más complejos en el futuro, considerando factores externos como datos meteorológicos y pronósticos probabilísticos para mejorar aún más la calidad de los pronósticos.
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