La informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica se est\u00e1 convirtiendo en una variable clave en los procesos de Big Data con los que las empresas generan modelos predictivos para sus pr\u00e1cticas comerciales y de planificaci\u00f3n. Repsol utiliza las previsiones meteorol\u00f3gicas, por ejemplo, en la gesti\u00f3n de las instalaciones de electricidad renovable, para ofrecer a sus clientes consejos sobre eficiencia energ\u00e9tica en el hogar o para prever incidencias en las rutas mar\u00edtimas de su negocio de trading.<\/p>\n
“Las variables meteorol\u00f3gicas afectan a nuestra actividad, el cambio clim\u00e1tico es un ejemplo de ello”, explica Julia D\u00edaz, responsable de Data Science del Hub de Data & Analytics & Artificial Intelligence de Repsol<\/strong>. “Por tanto, en Repsol tenemos que estar abiertos a los avances de una ciencia que innova de forma continua” y que cada vez aporta mayor precisi\u00f3n en sus pron\u00f3sticos sobre los fen\u00f3menos atmosf\u00e9ricos, que tienen gran complejidad.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda energ\u00e9tica cuenta con un Hub de Data & Analytics & Artificial Intelligence en el que trabajan 52 especialistas en anal\u00edtica de datos con diferentes perfiles (translator analytics, ingenieros especializados en datos, data scientists y data managers) y que colaboran con 400 profesionales de las diferentes unidades de negocio para extraer valor de los m\u00e1s tres millones de gigas de datos que Repsol maneja diariamente.<\/p>\n “Somos usuarios de los datos meteorol\u00f3gicos que nos proporcionan las agencias especializadas que, a su vez, combinamos con los datos de nuestra propia actividad” y de otras fuentes externas, como informaci\u00f3n geolocalizada o estudios sociodemogr\u00e1ficos del Instituto Nacional de Estad\u00edstica (INE). El reto est\u00e1 en incorporar esas fuentes tan diversas a los modelos matem\u00e1ticos para “que ‘hablen’ en los t\u00e9rminos m\u00e1s comunes posibles y sirvan como apoyo en la toma de decisiones”, continua D\u00edaz.<\/p>\n Para que estas t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada den buenos resultados “es fundamental que los datos que se introducen en los c\u00e1lculos sean de calidad”. Por ello, Repsol colabora con la Agencia Estatal de Meteorolog\u00eda (AEMET), “el referente para nuestro pa\u00eds”, que tambi\u00e9n comercializa las predicciones a nivel mundial del European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), organismo integrado por 34 agencias meteorol\u00f3gicas europeas y reconocido internacionalmente por la calidad de sus pron\u00f3sticos. En la vertiente tecnol\u00f3gica, Repsol tiene una alianza estrat\u00e9gica con Microsoft que incluye el alojamiento de su plataforma de Data & Analytics en Azure, la ‘nube’ de la compa\u00f1\u00eda estadounidense.<\/p>\n Desde el sector de la moda a la banca, el uso de la meteorolog\u00eda se est\u00e1 generalizando en toda la operativa centrada en el cliente, que tiene unos patrones de consumo distintos seg\u00fan la estacionalidad y las condiciones meteorol\u00f3gicas. Utilizar el autom\u00f3vil, comprar carburantes de calefacci\u00f3n o agua mineral en una estaci\u00f3n de servicio son decisiones afectadas por la temperatura, el viento o la pluviosidad, variables “que se aplican continuamente en la pr\u00e1ctica comercial para dimensionar cu\u00e1l va a ser la demanda o los precios”.<\/p>\n Repsol emplea el concepto ‘Grados d\u00eda’, elaborado a partir del pron\u00f3stico de temperatura de la AEMET y de los an\u00e1lisis de sus negocios, para “aproximar tendencias que respondan a las necesidades de nuestros clientes”, una herramienta que ayuda a anticipar, por ejemplo, el consumo de GLP (butano y propano) para calentar los hogares y preparar la cadena log\u00edstica. Tambi\u00e9n se utilizan las previsiones meteorol\u00f3gicas para ofrecer productos a medida ante fen\u00f3menos adversos como sistemas anti-heladas para la agricultura.<\/p>\n El Hub de Data & Analytics & AI trabaja en un proyecto para emitir recomendaciones t\u00e9cnicas de eficiencia energ\u00e9tica dirigidas a sus clientes de electricidad y gas. Ser\u00e1n consignas inteligentes, “para ajustar el consumo del frigor\u00edfico en funci\u00f3n de la temperatura o encender m\u00e1s o menos luces seg\u00fan la nubosidad”, asegura D\u00edaz, basadas en los resultados de algoritmos que incorporan la meteorolog\u00eda.<\/p>\n El grupo energ\u00e9tico, que tambi\u00e9n genera y comercializa electricidad baja en emisiones, tiene como objetivo ser una compa\u00f1\u00eda neutra en carbono en 2050. En la actualidad cuenta con diferentes proyectos renovables, -en operaci\u00f3n y desarrollo-, con una capacidad de 6.100 MW. Por tanto, la aplicaci\u00f3n de la meteorolog\u00eda para la gesti\u00f3n de los parques e\u00f3licos y fotovoltaicos, desde el estudio de posibles emplazamientos a las predicciones de producci\u00f3n de las instalaciones en funcionamiento, es una variable a tener cada vez m\u00e1s en cuenta.<\/p>\n Para optimizar la integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables en el mercado el\u00e9ctrico es fundamental disponer de un pron\u00f3stico de la producci\u00f3n \u00ablo m\u00e1s preciso posible, que cruzamos con otras estrategias de precios y previsi\u00f3n de la demanda para decidir cu\u00e1l es el mix energ\u00e9tico de nuestra generaci\u00f3n con el que acudimos a la subasta\u00bb. A la dificultad que supone la intermitencia de las fuentes de energ\u00eda renovables, se suman las demandas de un mercado “en el que la nueva regulaci\u00f3n para Espa\u00f1a prev\u00e9 una actualizaci\u00f3n de la oferta cada 15 minutos, lo que va a requerir que la meteorolog\u00eda ofrezca un refresco de la informaci\u00f3n m\u00e1s inmediato”, indica Julia D\u00edaz.<\/p>\n Las agencias especializadas ya han afinado variables como los componentes de viento en superficie para adaptarlos a las necesidades de la producci\u00f3n e\u00f3lica y ahora ofrecen pron\u00f3sticos hasta los 100 metros de altitud que cubren la altura de los aerogeneradores. Se avanza tambi\u00e9n en los indicadores relacionados con la energ\u00eda fotovoltaica, como la predicci\u00f3n del polvo en suspensi\u00f3n que al posarse resta rendimiento de las placas solares.<\/p>\n Una v\u00eda de trabajo en curso que har\u00e1 evolucionar la meteorolog\u00eda es la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial “similares a las que ya estamos empleando en Repsol para nuestros escenarios de negocio”. Se trata de tecnolog\u00edas cognitivas que entrenan a los ordenadores con predicciones y comportamientos pasados para que aprendan de manera autom\u00e1tica y aporten mayor precisi\u00f3n en los c\u00e1lculos.<\/p>\n En la actualidad, los servicios de meteorolog\u00eda facilitan un pron\u00f3stico para las siguientes 48 horas con alto grado de detalle y una predicci\u00f3n a siete d\u00edas fiable, con m\u00e1s incertidumbre cuanto m\u00e1s alejada est\u00e1 en el tiempo. Los meteor\u00f3logos estiman que cada d\u00eda de mejora implica unos 10 a\u00f1os de investigaci\u00f3n y tambi\u00e9n advierten de que una predicci\u00f3n 100% precisa no ser\u00e1 posible porque la atm\u00f3sfera es, por naturaleza, un sistema ca\u00f3tico.<\/p>\n Existe asimismo un desaf\u00edo con el hardware por la exigencia en capacidad y costes de computaci\u00f3n de modelizar estos fen\u00f3menos f\u00edsicos. En los pr\u00f3ximos a\u00f1os podr\u00edan llegar los primeros ordenadores cu\u00e1nticos con una velocidad de c\u00e1lculo 100 veces superior a la de los actuales s\u00faper-ordenadores, “una tecnolog\u00eda incipiente, pero que responde a unos requerimientos de c\u00f3mputo y un volumen de datos cada vez mayores que nos van a exigir m\u00e1s precisi\u00f3n, pero tambi\u00e9n m\u00e1s rapidez”, concluye D\u00edaz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El Hub de Data & Analytics & AI trabaja para extraer valor de los tres millones de gigas en datos que Repsol maneja diariamente La informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica se est\u00e1 convirtiendo en una variable clave en los procesos de Big Data con los que las empresas generan modelos predictivos para sus pr\u00e1cticas comerciales y de planificaci\u00f3n. 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Efectos sobre los patrones de consumo<\/h3>\n
Gesti\u00f3n de las energ\u00edas renovables<\/h3>\n
Machine Learning y necesidades de c\u00f3mputo<\/h3>\n