El objetivo de contar con esta herramienta es determinar la generación futura de centrales de generación renovable, en particular solares y eólicas, a partir de un conjunto de variables, considerando la información de imágenes satelitales, el funcionamiento histórico de las centrales, además de señales en tiempo real.

(Santiago, 13 de septiembre de 2018) (Revista Electricidad) Una disminución de 3,9% se ha registrado en el error promedio de las predicciones de generación del sistema de pronóstico centralizado de energía eólica y solar que implementaron conjuntamente el Ministerio de Energía, el Programa de Energías Renovables y Eficiencia Energética de GIZ Chile y el Coordinador Eléctrico Nacional, donde en particular se obtiene información clave para la inyección de energía provenientes de parques eólicos y solares.

El objetivo de contar con esta herramienta es determinar la generación futura de centrales de generación renovable, en particular solares y eólicas, a partir de un conjunto de variables, considerando la información de imágenes satelitales, el funcionamiento histórico de las centrales, además de señales en tiempo real.

Esta iniciativa se inserta en el trabajo que desarrolla el Ministerio de Energía junto a GIZ Chile, y con apoyo de la Comisión Nacional de Energía, en que se contrató a un proveedor de pronóstico, la empresa estadounidense AWS Truepower, para implementar este servicio, mediante un trabajo directo con el Coordinador Eléctrico Nacional.

Resultados

Hasta el momento los resultados de este sistema son destacados a ELECTRICIDAD por Gabriel Prudencio, jefe de la División de Energías Renovables del Ministerio de Energía: “La evaluación de su funcionamiento es positiva, y a lo largo de los meses, se han identificado brechas y desafíos técnicos que, en la medida que han sido superados, han logrado reducir el error de las predicciones de generación, lo que irá generando beneficios para el sistema dado que se permite una integración mejor de esta generación limpia y económica”.

“En términos promedios, para el mes de mayo recién pasado, el error medio de pronóstico hour ahead (horas siguientes) estuvo en torno al 2,4% para eólica, mientras que el error medio de pronóstico day ahead (días siguientes) estuvo en torno a 3,9%. En general, a nivel agregado para centrales solares y eólicas, el error de este servicio es un 25% menor para las horas siguientes, respecto al obtenido por el conjunto de los pronósticos enviados por las empresas generadoras”, indica Gabriel Prudencio.

Marlen Görner, asesora técnica internacional del Programa de Energías Renovables y Eficiencia Energética de GIZ, explica a este medio que el sistema opera desde Estados Unidos, recibiendo la información proporcionada por el Coordinador Eléctrico Nacional. Después de esto el proveedor le envía a este organismo dos clases de pronóstico como resultado: “Un pronóstico hour ahead, que se actualiza cada hora y que entrega una proyección para las 12 horas siguientes, y, por otro lado, un pronóstico day ahead, que se actualiza todos los días a las 9:00 y a las 16:00 horas y que entrega una proyección para los nueve días siguientes”.

Rafael Carvallo, gerente de Tecnología e Innovación del Coordinador Eléctrico Nacional, precisa que el sistema “requiere inicialmente de datos técnicos de cada central, además de registros históricos de generación, a partir de lo cual se realiza una primera calibración del modelo que permite dar inicio al envío de pronósticos. A su vez, el Coordinador comparte información de la operación en tiempo real con el proveedor, referente a datos de generación, variables meteorológicas disponibles y algunas otras relativas a condiciones operacionales de aquellas plantas. Con lo anterior, sumado a pronósticos meteorológicos, imágenes satelitales y otros antecedentes se obtienen los dos tipos de pronósticos que recibe el Coordinador”.

Esta implementación es valorada por Marlen Görner pues “ha sido clave para determinar de manera temprana los espacios de mejora para contar con un pronóstico de generación renovable con un bajo nivel de error”.
Ello es compartido por Gabriel Prudencio, por cuanto “contar con mejores sistemas de pronóstico son un aporte para permitir que el gran potencial de energía renovable variable se integre al sistema de manera segura y sostenible, lo que redunda en un beneficio para el sistema eléctrico”.

Para Kenneth Pennock, director de Soluciones Eléctricas de AWS Truepower, el sistema de pronóstico que utilizan en Estados Unidos fue diseñado “específicamente para satisfacer las necesidades del Coordinador Eléctrico Nacional”.

“Los pronósticos se basan en modelos numéricos de predicción meteorológica creados por varios centros nacionales de pronóstico y varios modelos regionales de predicción meteorológica numérica. Los modelos estadísticos se utilizan para reducir los sesgos en los modelos numéricos comparando el rendimiento del modelo numérico pasado con los datos observados en los parques eólicos. Es muy importante recibir datos precisos y oportunos de los parques eólicos para su inclusión en el sistema de pronóstico”, asevera a este medio el ejecutivo.

Pennock también destaca la labor realizada por los ingenieros del Coordinador Eléctrico Nacional toda vez que “hicieron importantes progresos para avanzar en la comunicación de datos y garantizar la calidad de los datos de los generadores eólicos, lo que incide directamente en la precisión del pronóstico”.