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La demanda de electricidad crece en julio

Según la Red Eléctrica de España (REE), la demanda estimada de energía eléctrica en la Península Ibérica ha alcanzado los 22.423 gigavatios hora (GWh) en julio, lo que representa un incremento del 0,9% con respecto a la del mismo mes del año pasado.

Teniendo en cuenta los efectos del calendario y las temperaturas, la demanda peninsular de energía eléctrica ha aumentado un 0,9% con respecto a julio del 2016. Si nos fijamos en los primeros siete meses del año, la demanda peninsular de energía eléctrica se estima en 147.417 GWh, un 1% más que en el 2016.

Teniendo en cuenta la influencia del calendario y las temperaturas, la demanda de energía eléctrica ha aumentado un 1,4% respecto a la registrada en el mismo periodo del año anterior.

Por tecnologías, la producción de origen eólico en julio ha alcanzado los 3.316 GWh, un 4,3% inferior a la del mismo mes del año pasado, y ha supuesto el 15,5% de la producción total, mientras que las fuentes de generación que más han aportado durante el mes han sido la nuclear (20,6%), el carbón (18,8%) y los ciclos combinados (17,8%). La cogeneración cubrió el 10,8%, la hidráulica el 5,3%, la solar fotovoltaica el 4,2% y la solar térmica el 4,1%.

En el mes de Julio

En el mes de julio, con la información que se tiene hoy día, la generación procedente de fuentes de energía renovable representa el 31% de la producción. Mientras, el 51,3% de la producción eléctrica de este mes procede de tecnologías que no emiten CO2.

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Nace el algoritmo capaz de calcular la demanda de energía española

Los investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos y de la Universidad de Alcalá, han desarrollado un algoritmo, con una tasa de error de apenas el 2%, que es capaz de calcular de manera precisa la demanda de energía en España con un año de antelación.

El grupo de investigación GRAFO de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) ha desarrollado, junto con el grupo GHEODE de Universidad de Alcalá, un algoritmo que estima de manera precisa, a partir de una serie de variables macroeconómicas, la demanda de energía española a un año vista.

Los resultados que se han obtenido, han sido publicados en la revista Energy Conversion and Management y constatan que la robustez de este algoritmo queda demostrada por su correcta estimación incluso en los períodos de crisis económica, donde la demanda de energía es todavía más difícil de predecir.

Este algoritmo está basado en la metodología conocida como Búsqueda de Vecindad Variable (VNS, por sus siglas en inglés), y que es capaz de seleccionar las variables macroeconómicas, de entre las 14 disponibles, que son más relevantes para llevar a cabo la estimación de la demanda de energía.

Jesús Sánchez-Oro, investigador de la E.T.S. de Ingeniería Informática de la URJC y autor principal del estudio explica que “Realizada la selección, una red de neuronas de aprendizaje rápido se entrena con los datos disponibles de los últimos 30 años. Una vez la red está entrenada, podrá predecir cuál será la demanda de energía española a un año vista, con una tasa de error inferior al 2%”.

No es necesario disponer de ningún equipamiento especial, ya que todos los ensayos se han realizado desde un ordenador común de sobremesa como es un Intel Core i7 a 2.67 GHz con 8 GB de RAM.

Abastecimiento energético

Según los investigadores, este algoritmo podría ser de gran utilidad para las autoridades políticas y para los expertos en el sector de la energía, que se encuentran cada año con el problema del abastecimiento energético.

El estudio se encuentra dentro del marco de los diferentes proyectos de investigación que están financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad sobre algoritmos híbridos bio-inspirados para problemas de predicción en energías renovables y diseño, implementación y explotación de técnicas heurísticas avanzadas

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