Big Data en el Sector Eléctrico

Descripción

Un reciente estudio sobre el Big Data elaborado por la Economist Intelligence Unit asegura que entre el 70 y el 80% de las compañías eléctricas esperan que el volumen de datos crezca un 25% en los próximos tres años. Pero, a la par, las mismas organizaciones no saben cómo poder afrontar el reto y sacar provecho del mismo. El gran desafío de estas compañías es convertir esos datos en valor que les ofrezca rentabilidad en sus negocios.

En este contexto, las compañías, con el objetivo de proporcionar un suministro de electricidad seguro, económico y sostenible, han comenzado a integrar las TIC en sus infraestructuras, ofreciendo así a los clientes unas redes inteligentes. Esta digitalización, ha hecho aparecer un gran volumen de datos que expresan no solo el comportamiento de todos los actores conectados a ellas (quiénes generan electricidad, quiénes transportan y distribuyen, y quiénes la consumen), sino también nuevas oportunidades aún por construir.

A la par, el consumidor de esta era digital es más soberano que antes; la transparencia de información y la enorme competitividad existente, hace que puedan tomar las decisiones de compra pero también de elegir con quién está o deja de estarlo. Para bien o para mal, el cliente es quien manda y es por ello que el sector energético, uno de los principales prestadores de servicios a la sociedad, se vuelca ahora en el cliente. Así, las empresas de la cadena de valor eléctrica pueden analizar datos en tiempo real para ayudar a tomar mejores decisiones en precios, compras, surtidos, estrategias de distribución, influenciadores entre su base de clientes, etc.

Por todo ello, en el sector eléctrico, a nivel mundial, ya se habla de una serie de tendencias donde el Big Data juega un papel fundamental:

• Participación activa del usuario: En la red tradicional el usuario es una parte completamente pasiva, el desarrollo de las redes pretenderá desarrollar una actuación del usuario más participativa. Proporcionando la oportunidad de poder visualizar sus consumos y cambiar el tipo de tarifa.
• Mantenimiento predictivo: con el fin de poder adelantarse a los acontecimientos, y dados los ahorros que ello puede suponer, la predicción de actividades de mantenimiento también es una de las cuestiones que marca tendencia en la actualidad.
• Automatización de la red eléctrica: Permitirá realizar un mantenimiento mucho más eficiente y exhaustivo de todos los componentes de la red, incluso realizar los mantenimientos de la red por gestión remota.
• Gestión de la demanda: Desarrollo de estrategias para la regulación local de la demanda y control de cargas mediante medición electrónica y sistemas automáticos de gestión de medidas.
• Mejora de la calidad eléctrica: El usuario podrá escoger la tarifa que considere y modificarla en el momento que él o ella crea necesario. De esta forma será posible cubrir las necesidades con el fin de evitar los micro-cortes, anomalía, huecos, etc.
• Etc.

Ante el volumen enorme de datos del que hablábamos al comienzo, son necesarias no solo habilidades analíticas para poner el dato en valor, sino también herramientas interactivas visuales para el descubrimiento de información.
Con todo este contexto, estas jornadas sobre “Big Data en el Sector Eléctrico” pretenden explorar el paradigma Big Data en el sector de la energía con un doble objetivo: (1) Detectar las necesidades de las empresas del ámbito energético en relación al tratamiento y análisis de grandes bases de datos; y, (2) Presentar las metodologías de la estadística y la inteligencia artificial que pueden ser de utilidad a la hora de aprovechar las oportunidades de esta era de los datos.
La jornada se estructura alternamente con conferencias, mesas redondas y talleres prácticos (workshops). En las distintas actividades de las jornadas se presentarán casos y necesidades reales en el sector de la energía eléctrico (empresas de la cadena valor eléctrica), así como métodos de la estadística y la inteligencia artificial aplicables a dichos problemas (academia y empresas proveedoras de soluciones). En definitiva, el encuentro tiene el objetivo de crear un espacio de debate sobre las posibles estrategias para solucionar los retos de la gestión de grandes volúmenes de datos en el sector eléctrico.

Programación de la jornada

Primer día

◦ “Las oportunidades que abre la era del Big Data para las empresas del Sector Eléctrico”
• “Big Data en el Sector Eléctrico: ¿oportunidad o moda?
• “Predicción de operaciones de mantenimiento para la mejora de la eficiencia”
▪ Objetivo: priorizar y resolver eficientemente las operaciones de mantenimiento. Gracias a la sensórica, las compañías saben cuáles son las instalaciones y equipos que tienen más problemas y por tanto pueden elegir el orden de mejora de las mismas. Además, todo ello se puede hacer en tiempo real. Tratar los datos a partir de la gestión de la incertidumbre, minimizando el output y maximizando el outcome y las lecciones aprendidas. La analítica es un proceso empírico y para hacer los procesos más eficientes hay que ver cómo concatenar las capacidades de las herramientas que analizan los datos.
◦ “Almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos para la predicción de la demanda de clientes”
▪ Objetivo: una buena previsión/predicción ayuda a las compañías a ser más eficientes.
◦ “Personalizando las ofertas a mis clientes con un paquete de servicios a su medida”
▪ Ponente: Alex Rayón.
▪ Objetivo: Utilización de la información que generan los clientes para diseñar nuevos productos, personalizarlos y fidelizarlos.
▪ Ejemplo: La energética Ovo proporciona a sus clientes una mayor experiencia personalizada, con un cálculo a medida de los hábitos de consumo de energía que tienen. en este campo, las posibilidades son infinitas
◦ “La importancia de la gestión de la experiencia del cliente en esta era digital: el caso del consumidor del sector eléctrico”
◦ “Modelos de propensión a la fuga y al fraude de clientes”
◦ “Diseñando e implementando un Cuadro de Mando Integral Interactivo”
◦ “Las aplicaciones del Big Data: qué, cómo y cuánto para mi empresa”
• “Gestión y dirección de proyectos de Big Data en el Sector Electrico”

Evaluación

A. Participación en clase: 20%

Se evaluará tanto la asistencia a clase (10%), como la participación e intervenciones en clase (10%)

B. Test de lecturas y clases: 20%

Habrá dos tests de 20-30 minutos de duración aproximadamente, posiblemente al inicio de dos de las sesiones y que serán avisados con anterioridad. Cada uno valdrá 10%. En los mismos se preguntarán conceptos muy básicos sobre las lecturas o sobre lo visto en la clase (tanto si son explicaciones de las lecturas o sí son parte de los casos)

C. Casos grupales: 30%

Se asignarán casos grupales sobre la aplicación de los métodos de aprendizaje sobre distintos problemas con data real.

D. Caso final: 30%

Resolución de un caso en grupo.

Comentarios adicionales :

• En todos los casos, tests y ejercicios se podrá utilizar el material disponible y el que se crea conveniente. El objetivo es la aplicación de lo aprendido en situaciones reales.
• Los ejercicios se entregan en la fecha programada. Bajo ningún concepto se aceptará ejercicios o casos fuera de fecha.
• En caso de la ausencia del alumno en alguna sesión donde se hayan registrado notas por actividades hechas, estas NO podrán ser reemplazadas o recuperadas con otra nota.
• La evaluación se realiza por la solución de casos prácticos.