IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - November 2019 - 62

Uno de los mayores obstáculos para implementar predicciones
probabilísticas en la industria es la falta de estudios de casos, así
como de materiales de referencia en forma de documentación,
estándares y pautas.

predicción emitió advertencias cuando la probabilidad de un
HSSD de más del 20 % de la capacidad excedía el 25 %. El
eje y muestra la probabilidad del porcentaje de capacidad
que experimentará un HSSD, y la diferencia entre los per-
centiles P10 - P90 muestra la probabilidad de que se pro-
duzca el evento. Debido a la variabilidad de los pronósticos
en tales situaciones, EirGrid decidió que solo se emitiría una
advertencia si se superaban estos umbrales en un mínimo de
tres ciclos de predicción consecutivos. Por lo tanto, se cap-
turan las anomalías, pero no se sobreinterpretan. En ambos
casos, se emitió una advertencia, y en ambos casos, fue lo
apropiado.
Uno de los muchos desafíos en el desarrollo del sistema
de advertencia fue que la frecuencia de alerta debe confi-
gurarse cuidadosamente para garantizar que las alertas se
tomen en serio cuando generan una preocupación de seguri-
dad realista para el sistema. Las principales consideraciones
fueron el plazo, el cambio del nivel de gravedad desde la
alerta anterior, el día inicial de la semana, el día válido de
la semana, la hora del día, la gravedad del evento calculada
a partir de una tasa de desnivel, las acciones requeridas y la
necesidad y capacidad de autentificar acciones.
Para el caso irlandés, se determinó que la estrategia para
emitir una alerta funciona mejor después de que se hayan

definido los siguientes dos puntos: 1) las alertas se emiten de
acuerdo con un esquema simple (por ejemplo, probabilidad
de un HSSD del 20 % de la capacidad superior al 25 % de
la robabilidad de más de tres pronósticos consecutivos) y 2)
el número de alertas se reduce al emitir actualizaciones para
cambios en las condiciones una vez que se ha enviado una
alerta inicial, evitando así que se pasen por alto las alertas
críticas.
Esta configuración permite que los fenómenos climáticos
impredecibles se filtren automáticamente y reduce el riesgo
de escasez del sistema y la volatilidad no deseada. Dichos
pronósticos probabilísticos de HSSD también permiten al
usuario final prepararse estratégicamente para el mayor
riesgo de tales eventos. Con una presentación adecuada y
una estrategia de sistema de alerta, se puede determinar el
peligro de las condiciones de HSSD y tomar las medidas
respectivas en tiempo real. Con pronósticos probabilísticos
y mediciones en formatos gráficos y tabulares, aumenta la
confianza en las predicciones, y es más probable que los
operadores tomen las medidas correctas sin desperdiciar
recursos.

Uso de pronósticos probabilísticos por parte
de GRT: un caso español

6,000
5,000

80 %
96 %

85 %
97 %

90 %
98 %

95 %
99 %

(MW)

4,000
3,000
2,000

0

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

1,000

Horizontes

gráfico 12. Gráfico del sistema REE de reservas probabilísticas en diferentes plazos
de tiempo y diferentes intervalos de confianza.
62

ieee power & energy magazine

Red Eléctrica (REE), el GRT
español, es responsable de tratar
los desequilibrios entre gene-
ración y consumo en el sistema
eléctrico, para lo cual tiene reser-
vas de generación que propor-
cionan regulación de frecuencia.
El valor físico de estas reservas
necesarias está determinado por
variables que tienen un comporta-
miento estocástico. Los siguientes
elementos destacan en el sistema
español:
✔ desviación entre los horarios del
mercado y la predicción eólica,
✔ predicción de errores en otras
variables (demanda, solar, coge-
neración, etc.),
✔ e interrupciones no programa-
das de las unidades de generación.

noviembre/diciembre 2019



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Contents
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