"Hemos desarrollado un sistema inteligente que combina la previsión meteorológica y la de generación de energía para incrementar la disponibilidad de todos los sistemas y optimizar el manejo de las redes". En esos términos ha presentado HyRef el director general de IBM's Global Energy and Utilities Industry, Brad Gammons. Según Gammons, "la aplicación de métodos analíticos a partir de datos masivos permitirá a las utilities superar la naturaleza variable de la energía renovable y proporcionar previsiones de producción de energía a partir del sol y el viento de un modo nunca logrado antes". La solución desarrollada por IBM bebe también del proyecto en el que la multinacional está trabajando con Vestas, una tecnología de supercomputación y análisis de datos en masa, que "es capaz de ubicar estratégicamente turbinas eólicas a partir de petabytes de datos proporcionados por modelos meteorológicos, estudios de fases mareales, sensores varios, imágenes obtenidas vía satélite y mapas de deforestación", todo lo cual -concluye IBM- no solo mejora la generación e integración en red, sino que también reduce los costes operativos y de mantenimiento.
China y Vestas
De momento, y según informa IBM, la compañía State Grid Jibei Electricity Power Company Limited (SG-Jbepc), filial de State Grid Corporation of China (SGCC), está empleando HyRef para integrar energía renovable en la red, en el marco del proyecto demostrativo Zhangbei, de 670 MW, que pasa por ser -asegura la multinacional- la mayor iniciativa de energías renovables que combina eólica y solar, almacenamiento de energía y transmisión. Según IBM, mediante el uso de su tecnología de previsión, la fase uno del proyecto Zhangbei se propone incrementar la integración de energía renovable en un 10%: esta cantidad de energía adicional -explica la empresa en su comunicado- será suficiente para satisfacer las necesidades de aproximadamente 14.000 hogares adicionales. Según IBM, "el uso eficiente de la energía generada permite a las eléctricas reducir las restricciones de entrada de energía eólica y solar a la vez que los análisis de datos proporcionan la ingeligencia necesaria para mejorar la operación de red".
