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solar y de temperatura) y los fenómenos meteorológicos
contingentes muestran un impacto creciente en la red y, en
ocasiones, presentan la mayor contingencia además de las
contingencias históricas de activos más grandes.

Resumen
Dado que el sistema energético es sensible a la información
meteorológica y la atmósfera es inherentemente variable, es
prudente cuantificar la incertidumbre de las predicciones
meteorológicas y aprovechar esa información probabilística
en beneficio de los operadores del sistema. En este artículo,
hemos enumerado los métodos actuales para proporcio-
nar predicciones probabilísticas y hemos analizado cómo
determinar si la predicción probabilística es significativa,
resuelve diferentes distribuciones y es estadísticamente
confiable. Hemos descrito algunas de las aplicaciones avan-
zadas y experimentales de predicciones probabilísticas, que
incluyen evaluar la seguridad de la red, ajustar el compro-
miso de las unidades, capturar condiciones extremas, pre-
pararse para eventos extremos de manera más efectiva, pla-
nificar reservas de manera más eficiente, mantener mejor
la estabilidad del sistema y diseñar productos de ajuste de
carga flexible.
Uno de los mayores obstáculos para implementar predic-
ciones probabilísticas en la industria es la falta de estudios
de casos, así como de materiales de referencia en forma de
documentación, estándares y pautas. Previsión de energía
eólica: tarea eólica 36 de la IEA, es una colaboración inter-
nacional que tiene, como una de sus tareas, facilitar el uso
óptimo de soluciones de predicción con un enfoque especial
en incertidumbre/pronóstico probabilístico para la industria
energética. La tarea se concentra en el uso de incertidum-
bres previstas para el funcionamiento y la administración
del sistema energético con una generación variable sustan-
cial, para el funcionamiento, el comercio y el equilibrio en
los mercados energéticos. El objetivo es desarrollar pautas
de mejores prácticas para la implementación, medición y
cuantificación del valor de los pronósticos probabilísticos
con base en la experiencia de expertos de todo el mundo. Se
puede encontrar información adicional en la sección "Lec-
turas complementarias".
Muchos usuarios afirman que las predicciones eólicas
y solares tendrían más valor en sus procesos de toma de
decisiones si fueran más precisas. Sin embargo, debe-
mos reconocer que la atmósfera contiene una variabilidad
inherente que no se puede pronosticar con precisión. Un
enfoque más realista abarca esa incertidumbre, la cuanti-
fica y utiliza esa información probabilística para optimizar
el funcionamiento del sistema. Los pronósticos probabi-
lísticos son prometedores para el crecimiento como una
herramienta para gestionar la variabilidad de la generación
eólica y solar en los sistemas eléctricos. Los procesos de
toma de decisiones que aprovechan la información de la
incertidumbre de predicción casi siempre han demostrado
que producen decisiones sistemáticamente superiores a las
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que no utilizan esta información. Por lo tanto, queda una
oportunidad a corto plazo para obtener más valor de las
predicciones eólicas y solares mediante el uso más eficaz
de la información de incertidumbre disponible en la actua-
lidad sin tener que esperar a futuras mejoras en la tecnolo-
gía de predicción meteorológica.

Lecturas complementarias
R. J. Bessa et al., "Towards improved understanding of the
applicability of uncertainty forecasts in the electric power
industry" (Hacia una mejor comprensión de la aplicabilidad
de las predicciones de incertidumbre en la industria de la
energía eléctrica), Energías, vol. 10, n.º 9, pág. 1402, 2017.
doi: 10.3390/en10091402.
Z. Ben Bouallègue, T. Heppelmann, S. E. Theis y
P. Pinson, "Generation of scenarios from calibrated ensemble
forecasts with a dual-ensemble copula-coupling approach"
(Generación de escenarios a partir de predicciones de con-
juntos calibrados con un enfoque de acoplamiento de cópula
de doble conjunto), Monthly Weather Rev., vol. 144, págs.
4737-4750, 2016. doi: 10.1175/MWR-D-15-0403.1.
J. Dobschinski et al., "Uncertainty forecasting in a nuts-
hell" (Predicción de incertidumbre en pocas palabras), IEEE
Power Energy Mag., vol. 15, n.° 6, págs. 40-49, 2017. doi:
10.1109/MPE.2017.2729100.
G. Giebel et al., "IEA wind task 36 forecasting" (Pre-
visión de la tarea eólica 36 de la IEA), IEA Wind Task 36,
2017. [En línea]. Disponible: http://www.ieawindforecasting
.dk/-/media/Sites/IEA_task_36/Posters/EGU2017-Poster
-IEAWindTask36.ashx
S. L. Joslyn, L. Nadav-Greenberg, M. U. Taing y R. M.
Nichols, "The effects of wording on the understanding and
use of uncertainty information in a threshold forecasting de-
cision" (Efectos de la formulación sobre la comprensión y el
uso de la información de incertidumbre en una decisión de
predicción de umbral), Appl. Cognit. Psychol., vol. 23, n.° 1,
págs. 55-72, ene. de 2009. doi: 10.1002/acp.1449.
S. J. Joslyn y J. E. LeClerc, "Uncertainty forecasts im-
prove weather-related decisions and attenuate the effects of
forecast error" (Predicciones de incertidumbre mejoran las
decisiones relacionadas con el clima y atenúan los efectos de
pronósticos erróneos), J. Exp. Psychol. Appl., vol. 18, n.° 1,
págs. 126-140, 2012. doi: 10.1037/a0025185.
S. Wende-von Berg et al, "SysDL2.0: System services
from area distribution networks: Methods and applications"
(SysDL2.0: servicios del sistema a partir de redes de dis-
tribución de área: métodos y aplicaciones), (en alemán), en
Proc. 14th Symp. Energy Innovation, feb. de 2016, Graz,
Austria. [En línea]. Disponible: https://www.tugraz.at/
fileadmin/user_upload/Events/Eninnov2016/files/lf/
Session_C4/LF_Wende-von-Berg.pdf

Biografías
Sue Ellen Haupt pertenece al National Center for Atmos-
pheric Research, Boulder, Colorado.
noviembre/diciembre 2019


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