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Un '''pronóstico de energía''' (también ''pronóstico de energía'') es la predicción científica y basada en datos de las necesidades energéticas futuras, la producción de energía y los precios de mercado resultantes. Combina modelos matemático-estadísticos, datos meteorológicos y métodos de inteligencia artificial (IA). Las previsiones energéticas forman la base para la gestión de la red|la estabilidad de la red, la gestión de riesgos de las empresas de suministro de energía y el comercio de electricidad.

== Áreas principales ==
La previsión energética se divide esencialmente en tres áreas principales:

* '''Previsión de carga (Demand Forecasting):''' Estima el consumo futuro de electricidad, calor o gas de la industria, el comercio y los hogares privados. Es crucial para evitar sobrecargas de red o cortes de energía.
* '''Pronóstico de generación):''' Calcula la inyección de las centrales eléctricas. Debido a la expansión de las energías renovables, la atención se centra en la previsión de energía eólica de la previsión de energía solar, es decir, en la previsión de energía eólica y fotovoltaica volátil.
* '''Previsión de precios):''' Estima la evolución de los precios en las bolsas de electricidad (como el EPEX SPOT). Se utiliza para el comercio de energía y la operación de almacenamiento de baterías para maximizar las ganancias y cubrir riesgos (hedging).

== Horizontes temporales ==
Dependiendo del propósito, las previsiones se dividen en diferentes dimensiones temporales:

== Métodos e infraestructura tecnológica ==
Los sistemas de pronóstico modernos han evolucionado desde análisis de tendencias lineales puramente históricos hasta sistemas dinámicos en la nube.

=== Inteligencia artificial y aprendizaje automático ===
Debido a la complejidad de las redes energéticas modernas, se utilizan cada vez más las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. Estos modelos procesan relaciones no lineales, p.e. B. vincular los datos históricos de consumo con mediciones en tiempo real de medidores inteligentes/infraestructuras de medidores inteligentes. Esto permite realizar pronósticos muy precisos en el rango de menos de una hora.

=== Integración de datos meteorológicos ===
Los datos meteorológicos son el factor más importante para la alimentación de energía eólica y solar (previsión meteorológica numérica). Los sistemas de pronóstico combinan modelos meteorológicos numéricos con datos geográficos locales para calcular la radiación solar exacta (teniendo en cuenta la nubosidad y los aerosoles), así como las velocidades del viento a la altura del eje de las turbinas eólicas.

=== Automatización y regulación de la nube ===
Las grandes plataformas en la nube automatizan la ingesta de flujos masivos de datos (big data). Los sistemas deben cumplir con estrictos requisitos regulatorios para proporcionar datos a prueba de auditorías para los operadores de sistemas de transmisión (TSO) y los reguladores del mercado.

== Ver también ==

* Energía renovable
* Red inteligente
* Industria energética

== Literatura ==

* *

More details: https://de.wikipedia.org/wiki/Energieprognose