Optimización Energética

Algoritmos de IA que predicen, ajustan y maximizan la eficiencia del sistema eléctrico español

Eficiencia Inteligente

Algoritmos de Optimización Energética

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Predicción de Demanda

Redes neuronales LSTM y Random Forest analizan históricos de 10 años, meteorología en tiempo real, calendario laboral, eventos especiales y patrones estacionales para predecir demanda eléctrica con 96% de precisión hasta 48 horas anticipadas y 89% de precisión para horizontes semanales.

LSTM + RF | 96% precisión 48h | 89% precisión semanal

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Despacho Óptimo

Algoritmos de programación lineal y optimización estocástica deciden qué generadores activar, cuándo y con qué potencia para minimizar costes operativos y emisiones cumpliendo restricciones técnicas y de seguridad. Solución en menos de 5 minutos para horizontes de 24 horas.

Programación lineal | Multi-objetivo | Tiempo cálculo <5min

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Mantenimiento Predictivo

Análisis de señales de sensores (vibración, temperatura, corriente, aceite) mediante algoritmos de detección de anomalías que predicen fallos de turbinas, transformadores y equipos con 3-6 semanas de anticipación, reduciendo tiempos de inactividad en 35% y costes de mantenimiento en 25%.

Detección anomalías | 3-6 semanas anticipación | -35% inactividad

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Predicción Renovables

Modelos meteorológicos numéricos combinados con redes neuronales convolucionales (CNN) predicen generación solar y eólica con horizontes de 1 hora (error <5%), 24 horas (error <12%) y 72 horas (error <18%). Actualización cada 15 minutos.

CNN + NWP | Error <5% @ 1h | Actualización 15min

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Optimización de Mercado

Algoritmos de reinforcement learning que aprenden estrategias óptimas de compra/venta en mercados mayoristas spot e intradiario. Comercializadoras reducen costes de aprovisionamiento entre 8-15% mediante predicción de precios con redes neuronales profundas.

Reinforcement Learning | -8-15% costes | Mercado spot + intradiario

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Gestión Industrial

Sistemas de gestión energética para industrias que optimizan procesos productivos según precio de electricidad, demanda de productos y restricciones operativas. 3,500 instalaciones industriales españolas con ahorros del 20-32% en consumo energético anual.

3,500 industrias | -20-32% consumo | Optimización 24/7

Casos Reales

Implementaciones de Optimización en España

⚡ Red Eléctrica de España (REE) - Centro de Control Nacional

REE opera el sistema eléctrico español desde su centro de control en Alcobendas utilizando plataformas avanzadas de IA para optimización en tiempo real. El sistema integra predicción de demanda, generación renovable, disponibilidad de centrales, restricciones técnicas de red y mercados eléctricos para tomar decisiones de operación cada 15 minutos.

Algoritmos implementados:

  • Predicción de demanda nacional con redes LSTM (96.2% precisión)
  • Forecasting solar/eólico con CNN + modelos físicos (error <8% @ 24h)
  • Optimización multi-objetivo del despacho de generación
  • Gestión de congestiones de red mediante análisis topológico en tiempo real
  • Coordinación de servicios de ajuste del sistema (reservas primaria, secundaria, terciaria)

Resultados 2025: Integración de 85% de renovables en generación anual, reducción de 32% en emisiones CO₂ del sector eléctrico vs 2020, disponibilidad de red del 99.98%, costes de operación optimizados con ahorro estimado de 450M€ anuales.

Inversión IA: 85M€ | ROI: 5 años | Personal técnico: 280 ingenieros

🏢 Parque Empresarial Álava - Gestión Energética Distrito

180 empresas en el parque tecnológico de Miñano (Álava) participan en un sistema de gestión energética centralizado con IA que optimiza el consumo agregado del distrito. El sistema coordina 8 MW de generación solar, 3 MWh de almacenamiento en baterías y la demanda flexible de 80 empresas participantes.

Funcionalidades:

  • Predicción de consumo por empresa según actividad productiva
  • Compra agregada de electricidad en mercado mayorista
  • Autoconsumo compartido con reparto inteligente de generación solar
  • Desplazamiento de cargas no críticas a horas valle
  • Participación en mercados de servicios de ajuste como agregador

Resultados: Reducción del 28% en facturas eléctricas de empresas participantes, autoconsumo del 45% de la demanda diurna, ingresos adicionales de 120,000€/año por servicios de ajuste, payback del sistema en 4.5 años.

Inversión: 2.8M€ | 180 empresas | -28% costes energéticos

Información Técnica

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