Tres investigadores reciben el Premio Big Data Technologies por predicciones de flujo de red eléctrica más precisas
Tres especialistas europeos, uno de ellos el profesor español José Vilar, han recibido el Premio Big Data Technologies de la Comisión Europea por desarrollar predicciones más precisas del flujo de energía en la red eléctrica. Se trata de la primera vez que el premio se otorga a tres investigadores en lugar de organizaciones o grupos.
El primer premio de 1,2 millones de euros fue para el profesor José Vilar de España, mientras que las belgas Sofie Verrewaere y Yann-Aël Le Borgne obtuvieron el segundo lugar y ganaron 400.000 euros cada una. El desafío del Premio Big Data Technologies retó a personas físicas, grupos y organizaciones de países que participan en el programa de investigación e innovación de la UE, Horizonte 2020.
El desafío
El desafío para los solicitantes consistió en crear un software que pudiera predecir el probable flujo de electricidad a través de una red, teniendo en cuenta una serie de factores que incluyen el clima y la fuente de generación (es decir, turbinas eólicas, células solares, etc.).
Al utilizar una gran cantidad de datos de las redes eléctricas combinadas con datos adicionales, como las condiciones climáticas, los solicitantes tuvieron que desarrollar un software que pudiera predecir el flujo de energía a través de la red durante un período de seis horas.
Los módulos de software se probaron en cuanto a precisión y velocidad. Siete de las 24 aplicaciones lograron completar la tarea con éxito. Los ganadores fueron seleccionados en base a un rango combinado de precisión y velocidad, con mayor peso dado a la precisión.
Predicciones precisas para reducir los riesgos de la red eléctrica
La decisión de centrarse en las redes de energía para este premio en particular fue impulsada por una clara necesidad del mercado, marcado por una mayor complejidad debido a la generación distribuida y a una mayor presencia de fuentes renovables. En estas redes, la electricidad se intercambia a través de las fronteras para satisfacer los picos de la demanda y eliminar el excedente de energía.
Esta complejidad significa que se producen y se intercambian grandes cantidades de datos entre las plantas de generación de energía, las infraestructuras de distribución y transporte y los puntos de consumo. Ser capaz de hacer predicciones precisas a corto plazo sobre el tráfico de la red eléctrica es vital para reducir los riesgos de apagones o pérdidas de energía.
