¿Podría haberse evitado el apagón del 28 de abril con inteligencia de datos?
El 28 de abril de 2025, a las 12:33 h, España sufrió el peor apagón eléctrico de su historia: en apenas cinco segundos, el sistema colapsó, arrastrando también a Portugal y dejando sin suministro a más de 60 millones de personas .
El caos afectó a hospitales, aeropuertos, transporte ferroviario, redes de telecomunicaciones y servicios esenciales.
El suministro se restableció al 99 % en 18 horas, aunque persisten las incógnitas sobre las causas exactas del fallo. El País
Este evento ha puesto de manifiesto la vulnerabilidad de las infraestructuras críticas y la necesidad de implementar sistemas de predicción avanzados que permitan anticipar y mitigar este tipo de incidentes.
La inteligencia de datos, combinada con herramientas de análisis y modelado predictivo, se presenta como una solución clave para fortalecer la resiliencia del sistema eléctrico.
¿Qué es un modelo predictivo aplicado al sistema eléctrico?
Un modelo predictivo en el contexto del sistema eléctrico es una herramienta que utiliza datos históricos y en tiempo real para anticipar comportamientos futuros de la red.
Estos modelos analizan patrones de consumo, generación y distribución de energía, permitiendo prever situaciones de riesgo como picos de demanda, sobrecargas o caídas de frecuencia.
Para su funcionamiento, los modelos predictivos integran datos de diversas fuentes:
- Sensores IoT: dispositivos instalados en infraestructuras eléctricas que proporcionan información en tiempo real sobre el estado de la red.
- Sistemas SCADA: plataformas de control y adquisición de datos que supervisan y controlan procesos industriales, incluyendo la distribución eléctrica.
- Datos climatológicos: información sobre condiciones meteorológicas que pueden afectar la generación y consumo de energía, especialmente relevante en sistemas con alta penetración de energías renovables.
Al procesar y analizar estos datos, los modelos predictivos pueden identificar anomalías y emitir alertas tempranas, facilitando la toma de decisiones proactiva por parte de los operadores del sistema eléctrico.
¿Qué herramientas se utilizan?
La implementación de modelos predictivos en el sistema eléctrico requiere de una combinación de herramientas tecnológicas que permitan la recopilación, procesamiento, análisis y visualización de datos. Algunas de las herramientas clave que se pueden incluir:
- SQL: lenguaje de consulta estructurado utilizado para extraer y manipular grandes volúmenes de datos históricos, facilitando la identificación de patrones y tendencias en el comportamiento de la red eléctrica.
- Power BI: plataforma de visualización de datos que permite a los operadores del sistema eléctrico monitorear en tiempo real el estado de la red, mediante dashboards interactivos que muestran indicadores clave de rendimiento.
- Azure Databricks o PySpark: entornos de procesamiento de datos en la nube que permiten manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente, facilitando el entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning.
- Machine Learning (Random Forest, LSTM, XGBoost): algoritmos de aprendizaje automático que permiten construir modelos capaces de predecir eventos críticos en la red eléctrica, como sobrecargas o fallos en la generación.
La integración de estas herramientas permite desarrollar soluciones robustas que mejoran la capacidad de anticipación y respuesta ante posibles incidentes en el sistema eléctrico.
Ejemplo de variables a incluir en un modelo
Para construir un modelo predictivo efectivo, es fundamental seleccionar variables que reflejen de manera precisa el estado y comportamiento del sistema eléctrico. Algunas de las variables clave incluyen:
- Consumo eléctrico por zonas: datos históricos y en tiempo real sobre la demanda de energía en diferentes regiones, lo que permite identificar patrones de consumo y prever picos de demanda.
- Frecuencia de red (Hz): indicador crítico que refleja el equilibrio entre generación y consumo de energía; desviaciones significativas pueden indicar inestabilidades en la red.
- Velocidad del viento y radiación solar: variables meteorológicas que afectan la generación de energía renovable, especialmente en sistemas con alta penetración de eólica y solar.
- Mantenimiento de infraestructuras: información sobre el estado y programación de mantenimiento de componentes clave del sistema eléctrico, como transformadores y líneas de transmisión.
- Fallos previos en la red: registro de incidentes pasados que pueden ayudar a identificar patrones y áreas de riesgo recurrentes.
- Eventos climáticos extremos: datos sobre fenómenos meteorológicos severos que pueden impactar la estabilidad de la red, como tormentas o olas de calor.
La inclusión de estas variables en el modelo predictivo permite una visión integral del sistema eléctrico, facilitando la identificación temprana de riesgos y la implementación de medidas preventivas.
Pongamos un caso ficticio: cómo funcionaría el modelo
Imaginemos una situación en la que se detecta un patrón anómalo de consumo en el sur de España.
El modelo predictivo, al analizar los datos en tiempo real provenientes de sensores IoT y sistemas SCADA, identifica un incremento inusual en la demanda de energía en la región.
Simultáneamente, los datos meteorológicos indican una disminución en la velocidad del viento, lo que afecta la generación de energía eólica.
Además, se registra una caída en la frecuencia de la red, señalando un desequilibrio entre generación y consumo.
El modelo, al procesar esta información, predice un riesgo de sobrecarga del 80% en los próximos 45 minutos.
Automáticamente, se activan alertas en Power BI para los operadores del sistema eléctrico, quienes pueden tomar decisiones informadas para mitigar el riesgo.
Estas acciones pueden incluir la activación de fuentes de energía de respaldo, la redistribución de la carga o la implementación de medidas de ahorro energético en la región afectada.
Este ejemplo ilustra cómo un modelo predictivo, al integrar datos de diversas fuentes y analizarlos en tiempo real, puede anticipar situaciones de riesgo y facilitar una respuesta oportuna para evitar apagones eléctricos.
El futuro de la estabilidad eléctrica está en manos de los datos
El apagón del 28 de abril de 2025 ha evidenciado la necesidad urgente de modernizar y fortalecer el sistema eléctrico mediante la implementación de soluciones basadas en inteligencia de datos y sobre todo la interpretación de los mismos.
La capacidad de anticipar y responder a eventos críticos es esencial para garantizar la continuidad del suministro eléctrico y la seguridad de las infraestructuras críticas.
La formación en áreas como Data Science, Business Intelligence y herramientas predictivas se convierte en un componente clave para los profesionales del sector energético.
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La integración de tecnologías avanzadas y la formación especializada son fundamentales para construir un sistema eléctrico más resiliente y preparado para los desafíos del futuro.
