IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 27

Potencia (GW)

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

1

6

12

18
24
Plazo (h)

30

36

43

Escenarios
Predicciones de punto
Observaciones

gráfico 9. Información de la predicción probabilística
transmitida por las predicciones de conjunto para toda la
generación de potencia eólica de Dinamarca occidental.

(unidades y líneas de generación), descripciones incompletas o erróneas del estado del sistema y las proyecciones de
la demanda futura. Hoy, sin embargo, con el rápido despliegue de la capacidad de generación de la energía renovable en
todo el mundo, están surgiendo nuevas incertidumbres que
se relacionan directamente con la cantidad de energía que
se puede generar en los próximos minutos, horas, días, etc.
asimismo, desde la perspectiva del consumo de electricidad,
las incertidumbres están creciendo debido a los cambios en
los patrones de consumo (tales como vehículos eléctricos y
consumidores más proactivos) pero también a la generación
de energía particular. en combinación con la mayor disponibilidad de datos relevantes que haya existido, esto ha respaldado el creciente interés en el desarrollo de nuevos enfoques de análisis y predicciones para el control y operación
del sistema de potencia.
mientras que las predicciones tradicionales de punto (o
valor único) pueden proporcionar los valores previstos para
la variable del interés, las predicciones probabilísticas, que
han existido por más que una década, pueden cuantificar aún
más las futuras incertidumbres mediante cuantiles, intervalos o distribuciones de probabilidad. es desafiante visualizar
tales incertidumbres para que las predicciones probabilísticas puedan ser comunicadas efectivamente y finalmente
aceptadas por los consumidores comerciales de estas predicciones. en esta sección, presentaremos y discutiremos
enfoques alternativos para visualizar predicciones probabilísticas de energía eólica.

Gráfico de abanico "río de sangre"
un ejemplo destacado para comunicar la información de la
predicción probabilística es a través de un gráfico de abanico
"río de sangre", como se representa en el Gráfico 8. una versión anterior se ha utilizado, desde 2005, en un gran número
mayo/junio 2018

de presentaciones técnicas y artículos de gran audiencia
para presentar e ilustrar el concepto de predicciones probabilísticas de potencia eólica. este diagrama ilustra la
generación de energía por hora a partir de la energía eólica
(en este caso, para toda la generación de potencia eólica de
Dinamarca occidental), con una resolución por hora de hasta
cerca de dos días de anticipación. esta propuesta de visualización se basa en las predicciones probabilísticas para la
inflación del Banco de inglaterra, que se han publicado trimestralmente a partir de 1996, como un enfoque pragmático
e intuitivo para transmitir la información de incertidumbre.
este gráfico de abanico llamado "río de sangre" asocia las
predicciones tradicionales de valor único, retransmitiendo
el medio de la probable generación de energía renovable en
un futuro cercano (formalmente, la expectativa condicional)
con un número de intervalos de predicción. estos intervalos de predicción tienen un índice de cobertura nominal
creciente, por lo tanto, intuitivamente, se torna más extensa
en los colores claros. para un plazo determinado, un intervalo de predicción ofrece un rango en el que la generación
de energía puede establecerse, dada cierta probabilidad a
priori, es decir, su índice de cobertura nominal. esos intervalos de predicción se centran en la probabilidad media. La
visualización atrae tanto a una amplia audiencia como a profesionales expertos. Los primeros pueden estar satisfechos
con una simple e intuitiva forma de ver qué tan inciertas son
las predicciones, mientras que los últimos se ven provistos
de suficiente información para reconstruir densidades predictivas en su totalidad a fin de utilizarlas como aporte para
una amplia gama de problemas de decisión y control en un
marco de optimización estocástico. Hay que tener en cuenta
que el Gráfico 8 no intenta mostrar predicciones de potencia
eólica precisas, por lo que los lectores pueden no hacer caso
del hecho de que muchas observaciones se ubican fuera del
90% del intervalo de predicción.

Predicciones de conjuntos
mientras que la visualización en el Gráfico 8 es llamativa,
no es la única manera de comunicar la información de la
predicción probabilística. en lugar de la incertidumbre del
futuro, un enfoque alternativo le brinda al usuario de las
predicciones un conjunto de trayectorias alternativas en el
futuro. este enfoque fue defendido por la comunidad meteorológica, que acuñó el término "predicción de conjunto"
para denominarlo. en la práctica, esto se ha traducido en un
número de aplicaciones de gran valor, como aquellas relacionadas con la trayectoria de tormentas y los ciclones, así
como su impacto potencial.
para la generación de energía renovable, este tipo de
representación ha atraído un creciente interés debido a la
información adicional que transmite, lo que permite el uso
de estos futuros alternativos como aporte a las herramientas
ya existentes para las operaciones y el control dentro de un
marco determinístico. el Gráfico 9 muestra las predicciones
de conjunto que se utilizan para transmitir la información de
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Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 9
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 11
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 12
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 16
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 17
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 19
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 21
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 22
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 23
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 24
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 25
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 26
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 27
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 28
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 29
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 31
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 37
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 38
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 39
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 41
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 42
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 43
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 44
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 49
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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