Programas de Gestión de Demanda Energética en el Sector Industrial. Aplicación de la Analítica para su Diseño e Implementación

Abstract

En este documento se analiza la implementación de Programas de Gestión de Demanda para el sector industrial en Colombia, se tendrán en cuenta las experiencias internacionales registradas en este tema. Se llevará a cabo una descripción de diferentes tipos de estrategias orientadas por los datos que permitirán aplicar estrategias de gestión eficiente de la energía y de esta manera combinar dos áreas del conocimiento, la estadística a través de la analítica y la ingeniería eléctrica, a través de la gestión de la demanda. Adicionalmente, los usuarios industriales que pertenecen al mercado desregulado, cuentan con el beneficio de telemedida y protocolos de comunicación avanzada que les permite contar con datos de potencia activa y reactiva consumida. Los datos recolectados a través de estrategias de obtención de datos ALL DATA reúnen información de diferentes fuentes, en este caso orientados al consumo de energía eléctrica. Estos pueden ser analizados a través de la analítica y posteriormente tomar decisiones para el diseño de programas de gestión de demanda (PGD) para cualquier tipo de usuario que cumpla con características de medición inteligente y desee vincularse de manera activa dentro de las redes eléctricas. Estos datos recolectados a través de diferentes estrategias y los cuales van a permitir obtener información útil, para optimizar la operación, control y gestión de toda la cadena de suministro de energía eléctrica desde la generación, pasando por transmisión, distribución y finalmente llegando al consumidor. Se establece que los datos deben provenir de aspectos técnicos, económicos, sociales y ambientales, de manera que se pueda realizar una mirada holística de los aspectos que intervienen en el consumo de energía. Toda la recolección de información acerca de los PGD y de la aplicación de la analítica en el sector eléctrico llevó a desarrollar un estudio de caso donde se obtuvo información acerca de las principales actividades del área de estudio, para identificar mediante los datos abiertos (OPEN DATA), información útil que permitiera identificar donde estarían ubicados los usuarios de los cuales, se obtendrían datos puntuales (SMALL DATA) a través de la aplicación de un instrumento donde se identificaron las principales necesidades y características que presentaban estos. Finalmente se creó un modelo de predicción de la demanda de un usuario a través de los datos de medición de la potencia activa durante cinco meses (BIG DATA). Con el desarrollo de la tesis se obtienen resultados y conclusiones. El aporte principal es entregar una visión acerca de la importancia de los datos dentro de todos los procesos eléctricos que se deseen controlar o gestionar, dado que la analítica permite tomar decisiones más acertadas y con menores márgenes de error

Abstract : The implementation of Demand Management Programs for Colombia’s’ industrial sector is analyzed in this document. International experiences registered on this subject will be taken into account. A description of different data-oriented strategy types will be done to allow applying efficient energy management strategies and combine this way two areas of knowledge: statistics through analytics and electrical engineering through demand management. Furthermore, industrial users that belong to unregulated market count on telemetry and advanced communication protocols benefits that allow them to count on active and reactive power usage data. Data collected by means of ALL DATA information acquisition strategies bring together information from different sources, oriented in this case to electrical energy consumption. These data can be analyzed by means of analytics and then take decisions to design demand management programs (DMP) for any type of user that meets smart measurement characteristics and wishes to enroll actively inside the electrical networks. These data collected through different strategies will allow to acquire useful information, to optimize operation, control and management of all the electrical energy supply chain going from generation, through transmission, distribution and finally reaching the consumer. It is established that data must come from technical, economic, social and environmental aspects in order to allow a holistic look of the aspects that intervene in energy consumption. All information collection about DMP and the application of analytics in the electrical sector brought to the development of a case study where information was obtained about the main activities in the area of study to identify useful information by means of OPEN DATA to allow identification about where would be located the users from which punctual data (SMALL DATA) would be obtained by means of the instrument application where the main needs and features presented by them were identified. Finally, a demand prediction model of a user was created through the measurement data of active power during five months (BIG DATA). Results and conclusions are obtained with the development of the thesis. The main input is to provide a vision about the importance of data inside all electrical processes that are wanted to control or manage, because analytics allow taking more accurate decisions and with less error margins