DAP - Demanda de electricidad: análisis, previsión y control

DAP (Demand Analysis and Planning) es un software diseñado tanto para prever la demanda de energía y los picos de carga, como para preparar acciones de gestión de la demanda (DSM).
DAP incluye cuatro aplicaciones de previsión: previsión de tendencia simple, previsión de tendencia sectorial, previsión de tendencia de los clientes, previsión DSM y puede utilizarse para múltiples fines:

Gestión avanzada de los determinantes agregados

La potencia de los ordenadores actuales permite realizar cálculos más sofisticados y complejos, lo que hace posible procesar información masiva y, por tanto, hacer modelos más precisos

Adición de regresiones lineales multivariantes

Mejora la precisión de las previsiones con cálculos estadísticos avanzados que tienen en cuenta diversas variables.

Escenarios de pérdida

Es necesario mejorar la gestión de las pérdidas y adaptarla al uso de múltiples escenarios de previsión de la demanda de electricidad.

Análisis de tarifas

El análisis de las tarifas se aborda de forma demasiado simplista (coste por kWh por tipo de abono) y debe mejorarse para modelar las tarifas sociales o de prepago...

DAP prevision

Software de última generación

DAP cuenta con más de 25 años de experiencia en la previsión de la demanda y en la gestión de la misma, y ofrece herramientas adaptadas y potentes para resolver los problemas a los que se enfrentan los planificadores.
Para obtener la máxima flexibilidad, DAP utiliza listas de industrias y regiones geográficas definidas por el usuario, así como una biblioteca de impulsores que el usuario puede desarrollar y prever antes de ejecutar su previsión de la demanda de electricidad.
Los sectores también pueden identificarse por códigos y agruparse en tipos de sectores para facilitar una mayor agregación.

Asistente

Todas las ventanas tienen menús y botones con guía para el usuario: éste no necesita consultar el manual. DAP es una herramienta que ahorra energía y tiempo.
Dependiendo de la aplicación que utilice, la ventana de previsión será para un factor de impulso, el número de consumidores, el consumo medio, las tarifas de los equipos, etc. Se ofrecen previsiones lineales o exponenciales y se calcula automáticamente la tasa de crecimiento pasada.
Para las previsiones vinculadas a un factor determinante, la elasticidad entre la variable a prever y el factor se calcula automáticamente y se propone como valor para realizar la previsión en el futuro. Una biblioteca de perfiles de carga

Los perfiles se refieren a variables que evolucionan a lo largo de días, semanas, años, etc. Representan perfiles de carga o perfiles de uso de los equipos. Al estar expresados en porcentaje, pueden compararse fácilmente y aplicarse a otras regiones o sectores. La resolución temporal es de 15 minutos, es decir, 96 valores/día.

Prevea su carga y simule sus proyectos MDE

Una biblioteca de equipos

Para la previsión del MDE, los equipos se definen con su potencia nominal. A cada par "sector-región" se le puede asociar un perfil de uso. Por último, también se asocian tablas de factores de expansión para representar el alisamiento natural de la curva de carga al agregar consumidores.

Una biblioteca de tarifas

Las tarifas se representan mediante polinomios que utilizan el consumo (activo, capacitivo e inductivo) y la carga máxima, lo que permite evaluar el impacto financiero en los distribuidores.

¿Por qué 4 métodos de previsión de la demanda?

En función de los datos disponibles y del tiempo del que se disponga, es posible alcanzar distintos niveles de detalle. DAP le permite realizar sus previsiones desde el nivel más sencillo hasta el más detallado, es decir, el que representa a todos los equipos: el nivel de "previsión MDE".
Para cada sector de cada región, se aplicará uno de los siguientes métodos. A continuación, se propone una agregación para las previsiones regionales o nacionales.

1. Previsión estadística simple (e histórica)
El método más sencillo de previsión de la demanda o de la carga máxima consiste en utilizar únicamente sus propios valores pasados. Con unos pocos clics, obtendrá órdenes de magnitud razonables.

2. Previsión de la tendencia del sector
Un método más refinado consiste en asignar la forma de evolución de un factor determinante al de la demanda o carga máxima. Un factor determinante es, por ejemplo, la población, el producto regional bruto (o el valor añadido), la producción industrial, la superficie ocupada (m²), etc. El factor determinante debe poder representar la tendencia del sector en términos de consumo de electricidad. El conductor debe ser capaz de representar la tendencia del sector en términos de consumo de electricidad.

3. Previsión de la tendencia de los clientes
Este método desglosa la demanda en el número de consumidores y el consumo medio por consumidor, y los pronostica por separado, cada uno de los cuales puede vincularse a un determinante elegido para representar las tendencias de consumo.

4. Previsión del MDE
La previsión del MDE es un enfoque de 4 pasos:

la previsión del número de consumidores
la definición (selección) de los equipos para cada sector, con la selección de su perfil de uso y los multiplicadores asociados
la previsión de las tarifas de los equipos
el cálculo de la previsión del MDE.

A continuación, podrá ver la previsión del MDE con la cuota que se lleva cada equipo, representada entre líneas de color:

Para una mayor flexibilidad, se puede cambiar el orden de los equipos en el gráfico.
Al comparar dos previsiones "DSM", es decir, la demanda natural y la demanda DSM, el usuario puede identificar el impacto del proyecto DSM en la demanda, la carga máxima y los ingresos de las distribuidoras.

Previsiones nacionales
Después de trabajar con estos 4 métodos, el pronosticador tendrá varias previsiones para cada "sector-región".
Asignará a cada "sector-región" su mejor previsión, para poder calcular una suma a nivel regional o nacional. Este último nivel permite tener en cuenta las pérdidas, debidas por ejemplo a la red.