Convertimos los datos de tu empresa energética en decisiones que generan rentabilidad
Llevamos años trabajando con comercializadoras, generadoras y distribuidoras que acumulan terabytes de datos sin extraer valor real de ellos. Desarrollamos soluciones de análisis con IA para energía que transforman lecturas de contadores, datos SCADA, previsiones meteorológicas y series de precios de OMIE en información accionable. No hablamos de dashboards bonitos, sino de modelos que anticipan problemas y optimizan márgenes.
Beneficios
Predicción de demanda con precisión horaria
Nuestros modelos analizan históricos de consumo, temperatura, festivos y actividad industrial para predecir la demanda con un error inferior al 3%. Una comercializadora del levante español redujo sus desvíos en el mercado intradiario un 40% en seis meses.
Optimización de la producción renovable
Cruzamos datos de irradiancia, velocidad del viento y estado de los equipos para maximizar el factor de capacidad de parques eólicos y fotovoltaicos. Hemos conseguido incrementos del 7% en la energía vertida a red sin modificar la infraestructura física.
Detección temprana de anomalías en red
Algoritmos de detección de anomalías sobre datos de telemedida identifican pérdidas técnicas y no técnicas antes de que impacten en el balance. Una distribuidora detectó fraudes en baja tensión equivalentes a 1,2 millones de euros anuales.
Estrategia de compra en mercados mayoristas
Analizamos las señales del pool eléctrico, contratos bilaterales y futuros de OMIP para recomendar la cobertura óptima. Nuestros clientes reducen el coste medio de aprovisionamiento entre un 5% y un 12% frente a estrategias de compra estáticas.
Mantenimiento predictivo de activos de generación
Procesamos señales de vibración, temperatura y presión de turbinas de gas y aerogeneradores para predecir fallos con semanas de antelación. Un operador de ciclo combinado evitó dos paradas no programadas que habrían costado más de 800.000 euros.
Segmentación inteligente de clientes
Clasificamos la cartera de clientes por patrones de consumo, elasticidad de precio y riesgo de churn. Esto permite a las comercializadoras diseñar tarifas personalizadas y campañas de retención con tasas de éxito un 35% superiores a las genéricas.
Casos de uso
Optimización de ofertas en el mercado diario e intradiario
Trabajamos con una comercializadora independiente que operaba en OMIE con previsiones manuales basadas en experiencia. Implementamos un modelo de machine learning que integra precios históricos, previsión de renovables de REE y demanda peninsular. En el primer trimestre, el margen bruto por MWh comercializado mejoró un 9% y los costes de desvío se redujeron a la mitad.
Gestión predictiva de parque eólico distribuido
Una empresa con 14 parques eólicos repartidos entre Galicia y Aragón necesitaba centralizar el análisis de rendimiento. Desplegamos un sistema que correlaciona datos SCADA de cada aerogenerador con modelos meteorológicos de alta resolución. Identificamos tres turbinas con degradación en el sistema de pitch que estaban produciendo un 15% menos sin que saltaran alarmas convencionales.
Reducción de pérdidas en distribución de media tensión
Colaboramos con una distribuidora para analizar los desbalances entre la energía inyectada en cabecera de línea y la registrada en contadores inteligentes. Nuestro modelo de IA cruzó patrones de consumo, topología de red y variables climáticas para localizar tramos con pérdidas anómalas. Se recuperaron pérdidas equivalentes al 2,1% de la energía distribuida, lo que supuso un impacto económico significativo en la cuenta de resultados.