AL AIRE
Conocer con anticipación la cantidad de energía eléctrica que requerirá una región puede contribuir a una operación más eficiente de la red y a una mejor planeación de los recursos disponibles. Bajo esa premisa, el doctor Julio Waissman Vilanova desarrolla la investigación “Predicción Energética al Día Siguiente”, enfocada en estimar el consumo eléctrico en Sonora y Sinaloa mediante herramientas de inteligencia artificial.
El investigador del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Sonora explicó que el proyecto incorpora técnicas de explicabilidad en inteligencia artificial, las cuales permiten identificar las variables que influyen en los modelos de predicción y brindar mayor confianza en los resultados obtenidos.
“Es muy importante un día antes poder saber cuál va a ser el perfil de consumo de energía eléctrica, porque eso le permite a la gente del Centro Nacional de Control de Energía determinar cuánta energía comprar, para no adquirir ni de más ni de menos, así como poder hacer planeación sobre el mantenimiento de la red o sobre una mejor operación de la red eléctrica”, señaló.
Detalló que las herramientas desarrolladas han mostrado resultados favorables en pruebas realizadas en estados como Chihuahua, Durango y Coahuila, donde han contribuido al análisis y pronóstico de la demanda de energía eléctrica.
Asimismo, destacó que contar con estimaciones más precisas permite anticipar necesidades del sistema energético, optimizar la operación de la red y aprovechar de manera más eficiente los recursos disponibles.
El proyecto representa un avance en la aplicación de la inteligencia artificial al sector energético, al generar herramientas que contribuyen al desarrollo de redes eléctricas más eficientes, confiables y mejor preparadas para responder al crecimiento de la demanda en la región y el país.
