Las compañías eléctricas van a tener que refacturar los importes cobrados a los usuarios durante los dos últimos meses del año pasado. Se han visto obligadas a hacerlo a causa de una estimación errónea en los consumos eléctricos que llevó a cobrar energía suministrada en el 2008 a los precios, más caros, establecidos para el 2009.

Este embrollo, que ha motivado miles de reclamaciones en toda España, se hubiese podido evitar fácilmente aplicando un sistema de estimación de consumo que fuese fiable. Un requisito que cumple de sobra el diseñado por Diego Carmona, profesor del área de Ingeniería Eléctrica de la Escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de Extremadura. Este modelo ha sido el fruto de la tesis doctoral de este docente, que fue defendida el pasado viernes 13 de marzo y que recibió la calificación de sobresaliente cum laude por unanimidad. El método en cuestión permite predecir el consumo o demanda de energía eléctrica mensual apenas con un error de en torno al 0,15%, "un valor que se encuentra muy por debajo de los estudios realizados tanto a nivel nacional como mundial", detalla Diego Carmona, que agrega que en los modelos que actualmente se aplican en España "el margen de error oscila entre el 1,2 y el 1,5%". La compañía Iberdrola ya ha mostrado su interés por conocer a fondo este sistema.

Este grado de precisión se ha conseguido partiendo de toda la información sobre consumos eléctricos nacionales de entre los años 1975 y 2005, que se ha introducido en una red neuronal --se trata de una herramienta matemática inspirada en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales y con la que es posible definir patrones de comportamiento--. Luego, el sistema ha pronosticado los consumos hasta el 2008 y, al compararlos con los reales, los ha clavado , solo con el mencionado error del 0,15%.

Consumo familiar

Esto que se ha hecho a escala nacional podría extrapolarse también al consumo de una familia o una empresa. "El objetivo es que puedan obtener una estimación de sus facturas con dos fines. Por un lado, que no les cobren de más. Por otro, poder modificar sus hábitos para ahorrar dinero", asegura Carmona. Esto último, que para un usuario convencional tiene una importancia relativa --los hábitos de consumo están muy consolidados-- puede resultar vital para una empresa. "Se les puede hacer un modelo de predicción de la demanda en ciertas horas del día, lo que permite elegir mejor la tarifa e intentar acomodar el proceso productivo a esa predicción. Es información que ahora mismo tienen en sus facturas, pero que no la han traducido a datos. Actualmente, muchas empresas no tienen elegida la tarifa idónea", concluye.

Pero aparte de la estimación del consumo --algo que está condenado a desaparecer en el momento en el que los contadores electrónicos sean una realidad--, el modelo ideado por Carmona tiene otras aplicaciones. Por ejemplo, posibilitaría que las eléctricas ajustasen con exactitud la energía que producen a la demanda, con el consiguiente ahorro económico --al no poder almacenarse, cualquier desfase en la producción eléctrica supone una pérdida.

Otro de los problemas que surgen habitualmente en la producción y distribución de electricidad es la previsión de suficiencia de capacidad de las redes. Así, para conectar plantas fotovoltaicas uno de los límites que se imponen es que la electricidad que aportan no supere la mitad de la capacidad de la línea --la energía que puede llegar a transportar--. Contando con una predicción exacta de consumo, se determinaría la potencia con la que estas plantas podrían vincularse a la red. Es decir, en lugar de rechazar nuevos puntos de conexión, se les daría el visto bueno de forma condicionada, con lo que se podría optimizar el flujo de corriente eléctrica por la red.

De la misma forma, también sería útil para calcular el precio de la energía: "Si las comercializadoras que compran y venden energía estiman correctamente la demanda que van a tener de sus clientes podrán ir al mercado y pedir la cantidad justa de energía que necesitan. Cuanto más ajusten la energía que les van a pedir y a qué horas, más barata les va a costar, porque el precio se calcula en función de la oferta y la demanda. A mayor demanda, sube el precio", explica este profesor de la Uex.

La tesis, titulada Modelización y predicción del consumo eléctrico mensual mediante redes neuronales, ha sido dirigida por los profesores Miguel Angel Jaramillo y Eva González Romera.[tfirma.065]

E. BARAJAS

BADAJOZ