El sector energético es uno de los de mayor dinamismo, cuyo modelo de negocios ha cambiado radicalmente en las recientes décadas. Un entorno económico inestable, regulaciones más estrictas, volatilidad de precios y nuevos modelos de consumo exigen que las empresas generadoras de energía estén en la búsqueda constante de otras fuentes de innovación y, al mismo tiempo, cumplan con las expectativas de sus clientes en los rubros de calidad, valor y adecuación.

De hecho, se dice que los proveedores de electricidad –estatales y privados- han visto a los medidores, no a la gente, como sus clientes durante mucho tiempo. Hoy, su perspectiva está cambiando motivada por el uso de dispositivos inteligentes, la popularidad de los autos híbridos y las condiciones climáticas, entre otros factores, que contribuyen de forma importante a las cargas de consumo.

Por tanto, dichas organizaciones están comenzando a entender la demografía y los perfiles de sus usuarios. Al mismo tiempo, el renovado escenario exige la creación de redes inteligentes, las cuales utilizan analítica de datos para enfrentar la actual realidad económica y normativa.

La red eléctrica inteligente, junto con una infraestructura de medición avanzada (AMI, por sus siglas en inglés) influyen en la forma en que se determinan y se proveen las cargas de energía, cómo las nuevas tecnologías afectarán las ventas de electricidad y de qué manera la consumirán los clientes.

Sin duda, esto abre una beta rica de datos e información que pueden explotarse para obtener nuevos conocimientos para que las empresas eléctricas –con el apoyo de herramientas y técnicas de forecasting- no sólo sean más rentables, sino que también satisfagan las demandas de sus clientes.

El forecasting, una disciplina que las empresas de servicios utilizan para planear, invertir y tomar decisiones, ayuda a anticipar cómo los clientes utilizarán la energía, así como planear las operaciones para suministrarla; contribuye también a entender la respuesta de los consumidores a los precios, el clima y las condiciones económicas, incluso por hora o mes.

La aplicación de la analítica en la generación, almacenamiento y distribución de energía –con soluciones como SAS Energy Forecasting- permite realizar de forma rápida y confiable proyecciones y mejorar la precisión de los pronósticos a fin de planear horizontes de corto y largo plazo.

Esta combinación se traduce en beneficios importantes no sólo para las compañías eléctricas sino también para los consumidores, entre los que se incluyen:

• Predicciones de todos los horizontes temporales, desde una hora de anticipación hasta 50 años, con la ayuda de múltiples herramientas de software.
• Administración integrada de datos para garantizar su confiabilidad, transparencia y auditoría.
• Prever las cargas de alto desempeño a fin de maximizar el valor de los recursos de planeación existentes y operar con mayor eficiencia.
• Una interfaz virtual para analistas y ejecutivos que les permite ver el resultado de los pronósticos con gráficos claros.
• Combinar escenarios económicos y climáticos para la previsión automática de la energía de largo plazo.
• Extracción de conocimientos clave que pueden compartirse con el resto de la organización (probar alternativas, crear modelos y medir resultados).

Al tener la capacidad de hacer mejores pronósticos que generen valor tangible para áreas como planeación, operaciones, comercialización y gestión de la demanda, así como incorporar tecnologías como el Internet de las Cosas, Big Data, las redes eléctricas inteligentes serán un parteaguas en el aprovisionamiento de energía de calidad y más amigable con el medio ambiente. Y lo más importante, ver al consumidor como un actor clave en el rumbo que tomará su negocio.

– Javier Abdala, Account Development Manager​ SAS México