La Comisión Nacional de Energía publicó en 2022 el borrador oficial de la Norma Técnica de Coordinación y Operación -capítulo Programación de la Operación-, que suplirá la actual Norma Técnica de Seguridad y Calidad de Servicio. El texto que se prevé entre en rigor este año, incluye una actualización del envío de pronósticos.

Las modificaciones demuestran más exigencia, respecto a este ítem, para los coordinados; mayor número de archivos a enviar y errores máximos admisibles de diferencia entre los pronósticos y la producción real.

Dentro de estas exigencias, las centrales solares fotovoltaicas tendrán que aumentar la cantidad de archivos de pronósticos, ya que actualmente envían tres pronósticos al día, lo que cambiaría a 26 archivos que enviar diariamente al Coordinador Eléctrico Nacional.

Suncast, empresa chilena de tecnología, encargada de proveer modelos predictivos para las energías renovables, trabaja desde sus inicios con la aplicación de Inteligencia Artificial (I.A), una ganancia que le ha permitido ascender y marcar su propio sello dentro del mercado de las energías renovables variables -solar y eólica- y a su vez, le ha dado la ventaja de actualizar anticipadamente, su sistema para abordar los nuevos requerimientos de la nueva Norma Técnica, aseguraron desde la compañía.

De acuerdo con Pedro Correa, Ingeniero de Machine Learning de Suncast, la IA jugará un papel protagónico para que las centrales generadoras de energía puedan ajustarse a las nuevas normativas o a los nuevos requerimientos con tranquilidad y disminuir los riesgos de recibir amonestaciones de la Superintendencia de Electricidad y Combustibles (SEC).

Funcionamiento de la I.A

“La inteligencia artificial ha demostrado dar excelentes resultados y ser superior a la mayoría de los métodos tradicionales”, explicó Pedro Correa, quien a su vez respaldó su opinión en los resultados de mejora de desempeño de pronósticos obtenidos por Suncast durante 2022, en la que aseguró, que, tanto en el caso solar como en el eólico, se logró disminuir el error de predicción.

El representante de Suncast, describió el funcionamiento de la I.A como una “aliada” en el campo de las energías, y aseguró que debido a que esta tecnología se basa en grandes cantidades de datos, durante el entrenamiento de los modelos de Suncast, estos aprenden a predecir con detalle la producción de cada planta.

“A medida que va pasando el tiempo, nuestros algoritmos van recopilando más información y con eso se van haciendo mucho más robustos. Esto significa una gran ventaja, ya que nos asegura que el error de predicción será cada vez menor”, aseveró.