Actuación:

El proyecto se planteó a destacadas organizaciones de I+D de la comunidad científica para que las metodologías de resolución del problema fueran variadas.

Se decidió focalizar los esfuerzos en mejorar la previsión del actual modelo en los casos identificados como los de mayor incertidumbre: días de cambio de hora y sus adyacentes, días con temperaturas extremas, festivos y periodo navideño.  

Periodo: 

Finalizado en 2016

En colaboración con:

Red Eléctrica contó con la colaboración de dos universidades, la Universidad Miguel Hernández de Elche y la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Madrid, para llevar a cabo este proyecto.

Beneficios que reporta al sistema eléctrico: 

Como resultado de los nuevos algoritmos de predicción de la demanda, que se han obtenido con este proyecto, se ha conseguido una mayor fiabilidad en la predicción, al no depender de un solo algoritmo exclusivamente, y una disminución en el error cuadrático medio de un 0,25% en el caso de la demanda eléctrica del sistema peninsular, y entre un 0,14% y un 2,28% de media en los sistemas no peninsulares dependiendo del sistema aislado concreto.

La obtención de una previsiones de demanda más precisas permite optimizar los recursos de generación utilizados, lo que conlleva también indirectamente reducir las emisiones como consecuencia de la programación más eficiente de la generación térmica en el sistema y maximizarse el aprovechamiento de las energías renovables.