Expertos en energía del Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes – Tecnología de Sistemas Aplicados (IOSB-AST) han evaluado los datos de carga del operador de la red de distribución Stadtwerke Erfurt (SWE Netze GmbH) de los últimos 14 años. Además, utilizaron datos disponibles públicamente del registro maestro de datos de mercado. El resultado: la cantidad de energía suministrada a los consumidores finales en esta área de la red ha disminuido continuamente desde 2010, según Fraunhofer IOSB-AST.
«Nuestros resultados muestran una alta correlación entre la disminución de la carga de la red y la expansión continua de la energía fotovoltaica en esta área de la red, especialmente a partir de 2016», dice Tom Bender, gerente de proyectos de Fraunhofer IOSB-AST. El creciente autoconsumo está reduciendo actualmente la carga de la red. En los próximos años, sin embargo, los expertos esperan una reversión: debido a la creciente electrificación de la movilidad y el calor, así como a la expansión de las aplicaciones de conversión de energía en gas, se necesitará de nuevo mucha más electricidad de la red.
Previsiones de carga para una mejor rentabilidad
Para la planificación a mediano plazo, los operadores de la red dependen de pronósticos regulares de la carga futura de la red, continúa. Las previsiones para el año en curso y el próximo son especialmente importantes, ya que constituyen la base de muchas decisiones y procesos de la industria energética para los operadores de la red. Los pronósticos inexactos podrían causar riesgos económicos significativos.
Según un comunicado de prensa, las fuentes de datos que ahora utiliza Fraunhofer IOSB-AST permiten modelar con mucha más precisión que con el modelo de datos utilizado anteriormente. Una simulación de los datos de SWE Netz en una base de 15 minutos para el año de referencia 2024 pudo reducir el error para mapear la carga de la red de 3,89 GWh a 0,93 GWh. Esto corresponde a una mejora del 76 por ciento. La precisión del modelo fue posible gracias a los patrones diurnos y estacionales, así como a las tendencias a largo plazo.
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