IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 45

de un amplio rango de productos de energía a los clientes
con diferentes capacidades de alcanzar un equilibrio eco-
nómico entre el costo, el volumen y la confiabilidad en la
comercialización de la energía.
En el Gráfico 5, mostramos que el mercado tradicio-
nal tiene casi un 0% de flexibilidad en la demanda, mien-
tras que el producto de energía que se comercializa casi
siempre está 100% disponible. la curva de la demanda en
este escenario es casi vertical. Sin embargo, si se pudiera
reconocer la flexibilidad de la demanda y la confiabilidad
del suministro, entonces el mercado puede dividirse en
muchos segmentos con múltiples interacciones de oferta/
demanda y equilibrios.
por ejemplo, en el Gráfico 5, hemos ilustrado qué tan
flexible (0%-60%) sería la respuesta de la demanda a los
precios de la energía. para la generación local, la pendiente
de la curva de la oferta es más plana que para el suministro
central debido a que es intermitente y a su menor confiabili-
dad y, por lo tanto, es menos costosa. En los puntos de equi-
librio, el cliente con mayor flexibilidad se beneficiará de un
precio mucho más bajo al aprovechar la generación local de
baja emisión de carbono y de bajo costo en lugar de depender
del mercado de energía central.
El análisis de "big data" respaldará el diseño de los mer-
cados de energía locales a través de lo siguiente.
✔ Un mercado de energía local p2p permitiría que se co-
mercializara la energía en distintos bloques de tiempo
(de segundos y minutos a horas), en diferentes canti-
dades y, especialmente, con diferente confiabilidad de
suministro. El análisis de "big data" sería fundamental
para asegurar un sistema de comercialización de ener-
gía de múltiples tiempos, escalas y confiabilidades
optimizado para hacer un seguimiento de los niveles
de oferta/demanda y de su variabilidad. las posibles
aplicaciones incluyen lo siguiente:
*	Caracterización de recursos: Se necesita para
entender las unidades mayores y menores de co-
mercialización, las unidades mayores y menores
de tiempo y la mayor y menor confiabilidad del
suministro.
*	Predicción de probabilidades: Servirá para estimar
la energía probable (tanto de generación como de
consumo) en los períodos de licitación, desde segun-
dos a minutos y a horas. Fundamentalmente, estima-
rá la distribución probable de cada nivel de oferta y
demanda para que en cada período de licitación se
mida la imprecisión de la estimación.
*	Establecimiento ultrarrápido. debido a que existe
una imprecisión potencialmente significativa entre
la energía predicha y la comercialización en tiem-
po real, los excesos o déficits asociados necesitarían
compaginarse y establecerse. dependiendo de la di-
mensión y del bloque de tiempo del mercado p2p, el
análisis de "big data" podría respaldar una comer-
cialización y un establecimiento rápido.
mayo/junio 2018

Precio
80%
60%

100%
80%

40%

60%
40%
Cantidad

gráfico 5. Las curvas de demanda/oferta en un mercado
de energía P2P local (Li, 2015).

Funcionamiento del mercado: Predicción,
tarificación y ajuste
durante la etapa de funcionamiento del mercado, todas las
posibles ofertas y licitaciones dependerían de la predicción
y tarificación en tiempo real. El sistema de comercializa-
ción encontraría entonces los mejores ajustes entre la oferta
y la demanda. Existe una necesidad particular de mejorar
los algoritmos de predicción, tarificación y ajuste para con-
siderar los productos, la flexibilidad y las imprecisiones y, en
definitiva, maximizar el valor de los recursos locales.
la predicción, la tarificación y los ajustes en tiempo real
son interdependientes, lo que requiere un procesamiento de
datos altamente eficaz para enfrentar una cantidad potencial-
mente grande de ofertas. la calidad y la velocidad de la pre-
dicción son prerrequisitos para la calidad de la tarificación
para garantizar que el mercado refleje la disponibilidad y la
condición de las ofertas. la predicción y la tarificación deter-
minarán entonces la calidad de los ajustes, es decir, el grado
de valor que se puede dar a los recursos de energía locales.
las técnicas de predicción de energía, por lo tanto,
desempeñan un papel fundamental en el mercado centrali-
zado tradicional. los méritos de estas técnicas son difíciles
en los mercados locales por los siguientes motivos:
✔ a nivel local, la demanda de electricidad es volátil y
difícil de predecir. a un nivel agregado, la diversidad
entre los clientes hace que la demanda agregada a un
mercado centralizado sea más fácil de predecir y co-
rrelacionar con variables explicativas como los días de
la semana y el clima.
✔ En un mercado de potencia centralizado, los genera-
dores son controlables y se pueden usar para equilibrar
el error de predicción de la demanda. por el contrario,
los generadores distribuidos normalmente son inter-
mitentes e incontrolables. los errores de predicción
bidireccionales de generación y demanda conllevarían
una imprecisión significativa para el establecimiento
de un mercado local.
✔ El despliegue de tecnologías de baja emisión de carbo-
no desafiará de forma significativa los modelos de pre-
dicción existentes. por ejemplo, los perfiles de carga
ieee power & energy magazine

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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
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 30
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 31
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 32
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 34
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 35
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 36
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 - 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 - 46
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 47
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 48
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 49
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 52
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 53
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 55
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 56
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 58
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 59
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 60
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 62
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 63
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 64
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 66
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 119
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 120
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 122
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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