Por qué la energía solar a escala de servicios públicos requiere un enfoque más inteligente para el modelado predictivo
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Archie Roboostoff es vicepresidente de software en Tigo Energy.
La Asociación de Industrias de Energía Solar informa que Texas instaló la mayor capacidad solar En el primer trimestre de 2025 a nivel nacional, seguido de Florida. Este crecimiento puede atribuirse en gran medida a proyectos solares a escala de servicios públicos y representa una tendencia nacional.
Como servicios públicos Gestionar carteras cada vez más grandes de energía renovablelos riesgos financieros de la pronóstico inexacta se amplifican e imposible de ignorar. Los errores de pronóstico pueden conducir a la sobreproducción o la subproducción, lo que obliga a los operadores a incurrir en pérdidas vendiendo exceso de energía a un precio más bajo o comprar energía adicional a un precio más alto. En los peores escenarios, los déficits pueden desencadenar sanciones costosas, lo que puede agravar las pérdidas.
Al complementar o actualizar los procesos de pronóstico manuales tradicionalmente con herramientas digitales de última generación, los operadores de redes y servicios públicos pueden tomar mejores decisiones más rápidas entre la planificación, las adquisiciones y las operaciones en tiempo real, para evitar la sobreproducción, el pago excesivo o el compromiso de la confiabilidad. En resumen, hacer que el pronóstico de utilidad sea más preciso, en tiempo real y ágil es bueno para los negocios. Sin embargo, lograr ese nivel de precisión requiere tener en cuenta un paisaje energético cada vez más complejo, uno en el que las variables se extienden mucho más allá de los patrones climáticos tradicionales o los pronósticos de irradiancia.
Los límites de los pronósticos tradicionales en una cuadrícula moderna
Como un recurso energético intermitentela generación solar enfrenta desafíos más allá del clima y los cambios solo en la irradiancia. El cambio más amplio hacia los recursos energéticos distribuidos significa que los servicios públicos se afirman con un entorno mucho más dinámico. Además de la generación DER a escala de servicios públicos, el negocio de energía de la energía hoy incluye generación solar residencial en la azotea, almacenamiento de baterías residenciales, demanda de una cantidad cada vez mayor de vehículos eléctricos y programas de flexibilidad del lado de la demanda, cada uno con señales de datos únicas, limitaciones e impactos en la red.
El pronóstico en este entorno ya no se trata de proyecciones para un solo flujo de datos. Las empresas de servicios públicos ahora deben anticipar cómo la producción renovable se cruza con la demanda fluctuante del cliente, las limitaciones de infraestructura, los requisitos de informes regulatorios y la exposición a mercados de energía cada vez más volátiles. Esto significa mirar ambos lados de la ecuación; Predecir no solo cuánta energía renovable se producirá, sino también la carga anticipada de su base de clientes. Con predicciones de alta fidelidad, las empresas de servicios públicos pueden “reunirse en el medio” de manera más efectiva para impulsar la eficiencia financiera.
Sin embargo, muchas utilidades aún dependen de hojas de cálculo o herramientas de cosecha propia mantenidas por un pequeño grupo de expertos en dominios en la oficina administrativa. Estos métodos, aunque probados durante décadas, simplemente no pueden mantenerse al día con la velocidad y la complejidad de las operaciones de la red modernas. Hay demasiados datos, demasiada variabilidad, muy poco tiempo y demasiado en juego.
Es por eso que ahora vemos una adopción más amplia de tecnologías de pronóstico que utilizan el aprendizaje automático, el modelado probabilístico y la inteligencia artificial. Dichas herramientas permiten a los operadores ejecutar miles de escenarios de lo contrario, adaptarse a las condiciones en tiempo real en tiempo real y tomar decisiones más informadas y conscientes del riesgo.
Con un enfoque más inteligente para el modelado predictivo, las empresas de servicios públicos tendrán significativamente más confianza en las apuestas y las apuestas que necesitan hacer para el mercado del mañana, lo que les permite reducir los costos, obtener el mayor uso de sus activos PV e incluso vender un exceso de generación a tasas más altas cuando la demanda es correcta. Como tal, un cliente podría reducir las tarifas de desequilibrio de $ 14 millones a $ 10 millones (casi 30% de ahorro) con solo una mejora del 2% en la precisión de pronóstico. En lugar de reaccionar a los errores después de que ocurran, las empresas de servicios públicos pueden gestionar de manera proactiva la probabilidad de déficit o sobreproducción de antemano, y responder en consecuencia. Y los beneficios de estas capacidades de pronóstico avanzado ya no son solo teóricos porque estas herramientas ya están entregando resultados medibles para servicios públicos y proveedores de energía en el campo.
El pronóstico granular permite una sostenibilidad medible
Un ejemplo de cómo el mejor pronóstico impulsa la sostenibilidad proviene de un proveedor de energía minorista que atiende a grandes clientes comerciales, incluida una cadena nacional de tiendas de conveniencia. Durante años, este cliente había estado comprando energía limpia para mejorar su rendimiento de sostenibilidad. Sin embargo, los informes de emisiones de esta compañía se basaron exclusivamente en información generalizada y estimaciones del proveedor de energía, lo que limita su capacidad de proporcionar una visión detallada y respaldada por datos del impacto que esas inversiones hicieron.
Al integrar una plataforma de pronóstico capaz de modelar la generación solar distribuida a nivel granular, activo por activo, el proveedor de energía minorista podría igualar las previsiones de energía solar con el perfil de uso específico de cada cliente. Este emparejamiento le dio al operador de la tienda de conveniencia una comprensión precisa de de dónde venía su energía y cuánta energía limpia estaba usando realmente hasta la hora.
En lugar de confiar en porcentajes amplios, el cliente ahora podría generar informes de sostenibilidad basados en datos de producción y consumo real. Esto desbloquea un nuevo nivel de credibilidad y claridad para sus métricas de desempeño ambiental, que fueron especialmente importantes para los puntos de referencia internos y las revelaciones de sostenibilidad pública.
Para los servicios públicos y los proveedores de energía, entregar este tipo de transparencia no es solo sobre la satisfacción del cliente, también se trata de diferenciación del mercado. A medida que aumenta la demanda de responsabilidad de energía limpia, aquellos que pueden verificar el rendimiento en tiempo real liderarán. Cumplir con estas expectativas crecientes requiere herramientas capaces de procesar los flujos de datos masivos y que cambian rápidamente y las convierten en ideas procesables.
El caso para dejar que las máquinas ayuden
La confluencia de los DER intermitentes, el clima impredecible, los mercados de energía volátiles y los patrones de demanda siempre cambiantes crean un conjunto de datos demasiado grande y complejo para que los humanos se manejen de manera eficiente. Los Wranglers de la hoja de cálculo en la sede necesitan el poder de los enfoques más inteligentes y receptivos para el pronóstico. Las empresas de servicios públicos que reconocen que su salud financiera depende cada vez más de qué tan bien administran estas incertidumbres se vuelven más eficientes.
Como cualquier otro negocio, la principal prioridad de una utilidad es permanecer financieramente viable. Hoy, eso significa tener la capacidad de ingerir, procesar y actuar sobre la información destilada de volúmenes masivos de datos operativos y de mercado, constantemente y con una latencia mínima. Este nivel de respuesta requiere nuevas herramientas en manos de los planificadores y gerentes.
Afortunadamente, la tecnología ahora existe para dejar atrás herramientas heredadas e incertidumbre crónica. Las plataformas de software construidas específicamente para el sector energético están permitiendo un nuevo estándar de pronóstico de precisión, agilidad y confianza. Con estas herramientas en la mano, los servicios públicos pueden dejar de perseguir el futuro y comenzar a predecirlo con claridad.
