Integración energética: el futuro del negocio de las distribuidoras Pedro Tejedor Escobar Responsable Especialista Analytics. IBM

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1 Textos Integración energética: el futuro del negocio de las distribuidoras Pedro Tejedor Escobar Responsable Especialista Analytics. IBM Organizado por

2 El negocio eléctrico cambiará en los próximos diez años Aparatos inteligentes por todas partes Las cargas se mueven en el espacio y en el tiempo (p.ej. VEs) Hay una app. para eso Se implantarán sistemas de respuesta automática de la demanda para controlar puntas de demanda La autogeneración será asequible para los hogares medios NUEVO CLIENTE Los sistemas de gestión energética serán baratos y mayoritarios Surgirán Microgrids donde la infraestructura sea insuficiente La tecnología de almacenamiento de la energía se populariza NUEVA RED Entorno regulatorio que favorecerá nuevos negocios energéticos Los clientes podrán vender fácilmente energía sobrante a la red o a un tercero NUEVOS NEGOCIOS

3 Cinco tecnologías que ya están reformando la industria Internet de las Cosas (IoT) Consciencia Situacional Convergencia IT y OT Big Data Cloud

4 Tres imperativos estratégicos para hacer frente al momento actual 1 LO QUE VEMOS Las energías alternativas están alcanzando la grid parity, y las renovables con almacenamiento y gestión de la demanda son cada vez más capaces de nivelarse con la demanda POR TANTO Aparecen sustitutos viables Que introducen los negocios y los retos técnicos de la intermitencia, despachabilidad y desintermediación IMPERATIVO ESTRATÉGICO Asumir el papel de integrador de energía

5 Tres imperativos estratégicos para hacer frente al momento actual 2 LO QUE VEMOS La demanda per cápita crece, mientras que la intensidad energética se hunde, y la generación prosumer se expande trayendo una interacción con el cliente más sofisticada y económicamente compleja POR TANTO El diálogo con el cliente se profundiza mediante interacciones variadas e instantáneas en el móvil y en redes sociales IMPERATIVO ESTRATÉGICO Ofrecer una experiencia centrada en el cliente

6 Tres imperativos estratégicos para hacer frente al momento actual LO QUE VEMOS Lo más esencial de la red se ve amenazado por nuevos actores, con OPEX más ágil, y por la dificultad de crecer debido a #1 and #2. 3 POR TANTO Persisten las expectativas básicas de energía segura, fiable, y asequible con sostenibilidad IMPERATIVO ESTRATÉGICO Innovar disruptivamente los procesos de negocio mediante excelencia operacional desde la analítica

7 Capacitadora de innovación Crea un entorno abierto para que crezca un ecosistema IBM Insights Foundation for Energy es la respuesta a estos imperativos: Una plataforma de gestión, visualización y analítica que incluye un amplio abanico de tecnologías analíticas pre-integradas Base analítica Es una plataforma única para la analítica de toda la empresa energética Ecosistema de aplicaciones Aplicaciones con múltiples orígenes aumentan el valor de la plataforma Aplicaciones y capacidades principales Lidera innovación en la industria desde su equipo de investigación y servicios Aplicaciones en colaboración

8 Insights Foundation for Energy Algunas de las soluciones ya disponibles hoy en IBM Outage Prediction and Response Optimization* Power Quality Management (PMU Analytics) Situational Awareness Gas Network Analytics Red Predictive Maintenance Asset health and risk Activo Insights Foundation For Energy Generación Wind and Hydro Integration* CAPEX/OPEX Optimization Cliente Wind Forecasting Maintenance Policy Performance Analytics *IBM Research working with visionary utilities Customer to Transformer and Phase Connectivity Customer Segmentation and Response Behavior

9 Por qué elegir IBM para soluciones analíticas? Expertos en ayudar a enfrentar los cambios en la industria Experiencia en analytics única Leader en el Nucleus Research Analytics Value Matrix Leader en el Forrester Wave: BI Service Providers, Q Estándares de industria Hecho para la industria de las eléctricas, basado en estándares abiertos y apoyándose en conocimiento crossindustrial y mejores prácticas Analítica e integración avanzadas Provee una visión única de analíticas para toda la empresa para ayudar a obtener auténticos resultados de negocio Compromiso con la innovación Mediante nuestras organizaciones globales de investigación y servicios que trabajan con las utilities visionarias par resolver problemas de negocio punteros Software as a service ofrece la mayor velocidad de implantación y más bajo coste Practitioners IEC IEC Unificación patentada de APIs analíticas descriptiva, predictiva y prescriptiva permite un desarrollo simplificado de aplicaciones 75+ PhD dedicados a la industria IBM Soft Layer

10 Textos Mecanismos de sensibilización masivos de clientes de empresas eléctricas: Un paso importante en la implementación de smart grids Fabio Renda IT Project Manager. CIMNE Organizado por

11 The International Centre for Numerical Methods in Engineering (CIMNE) is a public research center of the UPC. It was founded in 1987 and has 5 international headquarters and 23 research groups in 17 countries It is formed by 200 researchers and support staff from 20 nationalities It has participated in 910 R+D international projects and promoted 8 start ups

12 The Building, Energy and Environment Group (www.beegroup-cimne.com) is an autonomous department of CIMNE founded in The BEE Group s staff consists of 15 researchers from the areas of physics, engineering, ICT, statistics and environmental sciences BEE Group is promoting a start-up company dedicated to advanced energy management services (INERGY,

13 Grid 1 Energy consumption t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12 Asset management: Mantener una smart-grid implica una gestión y actualización de los firmwares Altos costes de inversion en infraestructura Compleja implantación y gestión

14 Influenciar el comportamiento de los consumidores Ejemplo 1: Modular la demanda de energía de un tipo de clientes en otras horas mas convenientes Ejemplo 2: Modular la demanda de energía de un tipo de clientes por área geográfica Etc.

15 Grid 1 Grid prosumer Energy consumption t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12 Reducciones hasta el 30% en específicos grupos individuados a través del sistema

16 Smart Meters: Incremento masivo de la cantidad y tamaño de datos ( 2018 ) Third Part Data: Información meteorológica, geolocalización de los puntos de suministro Customer Data: Información del consumidor Mas datos: social media

17 Sugerencias personalizadas para ahorrar Comparativas entre vecinos Análisis de los perfiles de consumo Consumo disgregado por tipologías

18 Abre un canal de comunicación directa puntopunto Tipo de clientes Comercial Residencia Marketing personalizado Smart Tariff

19 Services for the energy consumer Consumption disaggregation leads to personalised advice and offering of products & services Home energy audit & self-assessment a step for suggesting refurbishment obtaining of additional customer data evaluation of saving, cost, benefit Smart tariffs (hourly pricing) simulate and find the most appropriate tariff option for the customer s life style Consumption by tariff zone insight and analysis for the customer Configurable alerts high bill alert accelerating consumption alert

20 Pre-processing Customer s behaviour indicators Customer s economic and social indicators Identification of group patterns and single customer s routines Weather dependence & building anomalies User characterization Multi-criteria analysis Non-supervised learning algorithms (SOM, K-means) Targeting of product and service offers Assigning offers to customer types Extracting of customer groups to address with specific offers

21 BEE Data Analytics BEE Data es una plataforma software de procesamiento masivo de grandes cantidades de datos orientada al mercado energético. Basado en esta plataforma se ofrecen servicios personalizados de end-user awareness y business intelligence. Desarrollada con la colaboración y de 10 utilities europeas y 2 asociaciones de consumo energético 6 utilities usan actualmente nuestros servicios: mas de end-users

22 Easy data exchange through a standard API Modular and scalable structure permitting implementation of customer-tailored solutions Flexible criteria for comparatives, grouping and data mining Performance monitoring and continuous optimisation Web GUI for configuration of service operation available to the utility Technical support system following the Service Level Agreement (SaaS) Individual customers are completely anonymous outside of the utility Complete control over the information by part of the utility (own user interfaces)

23 Discussion of interests Questions and answers

24 Smart Grids en las Smart Cities Un compromiso con el futuro Eduardo Mascarell ENERTIC

25 Un compromiso con el futuro La energía es un bien básico que debería ser universal y de acceso garantizado El consumo de fuentes de energía es mayor que su renovación En mayo de 2013 se superó por primera vez los 400 ppm 2

26 Un compromiso con el futuro La necesidad de promover el cambio EN EL MUNDO el 52% de la población vive en CIUDADES (70% en el 2050). En la UE ya se alcanza el 73% (82% para el 2050) y en España el 80% Cada día personas emigran a LAS CIUDADES El 75 % de la energía consumida y el 80 % de las emisiones se producen EN LAS CIUDADES con origen energético con solo el 2% de la superficie ocupada Hasta un 40% de la energía final EN EL MUNDO se consume en los edificios Para 2020 se espera que circulen 2 mil millones de coches EN EL MUNDO. 3

27 Un compromiso con el futuro Una nueva visión de la energía Almacenamiento y tecnología Plug&Play Climatización eficiente Información en tiempo real Vehículo eléctrico Contadores inteligentes Generación Distribuida Alumbrado Electrodomésticos y gestión de la demanda El cambio de modelo no es un problema técnico, es de falta de compromiso político 4

28 Do not distribute without permission Smart Grids Smart Lighting Smart Energy Management La compañía eléctrica del futuro La Smart Grid está altamente automatizada, es flexible, en un entorno integrado que incluye control, inteligencia para habilitar servicios energéticos inteligentes. SmartCity demuestra los conceptos clave de Energía Inteligente necesarios para contribuir con los compromisos del año Smart Energy Storage Smart Mobility Smart Smart ICT Smart Buildings Smart Energy Generation Smart and Informed Customer º

29 ZERO EMISSIONS MOBILITY TO ALL

30

31

32 Victoria Project Inductive charging bus lane demosite Málaga VICTORIA, carril inductivo de inducción dinámica

33 Un compromiso con el futuro La apuesta por el futuro pasa por 5 ejes de desarrollo Iniciativa Ciudad y Energía Eficiencia en el consumo I Utilización de tecnologías mas eficientes : Alumbrado, climatización. II Rehabilitación de Edificios Rehabilitación edificios bajo criterios energéticos y en consonancia con el clima Edificios de consumo casi nulo Cumplimiento Directivas y Ley 3R III Desarrollo Movilidad Sostenible Fomento zonas peatonales y de la bici Transporte publico y restricciones al privado Vehículos de uso publico eléctricos /emisiones cero IV Generación en consumo Incorporación de la generación distribuida en edificios públicos Desarrollo de infraestructuras eléctricas para fomentar la GD Desarrollo ordenanzas municipales SMART CITIES V Urbanismo- Revitalización Barrios Un modelo de urbanismo que revitalice el barrio Planes de generación de diversidad Plataformas de gestión de información abiertas y al servicio del ciudadano La ciudad del futuro requiere una visión integrada centrada en el cambio de comportamiento y necesidades del ciudadano que transcienden la mera dimensión tecnológica 10

34 Política Energética de la Unión Europea 11

35 Este documento es propiedad de ENDESA, en consecuencia no podrá ser divulgado ni hecho público sin el consentimiento previo y por escrito de ENDESA. Su contenido es meramente informativo por lo que no tiene naturaleza contractual ni puede hacerse uso del mismo como parte de o para interpretar contrato alguno. ENDESA no asume ninguna responsabilidad por la información contenida en este documento, ni constituye garantía alguna implícita o explícita sobre la imparcialidad, precisión, plenitud o corrección de la información o de las opiniones y afirmaciones que se recogen. Tampoco asume responsabilidad alguna por los daños y/o pérdidas que pudieran causarse sobre el uso de esta información. ENDESA no garantiza que las perspectivas contenidas en este documento se cumplirán en sus términos. Tampoco ENDESA ni ninguna de sus filiales tienen la intención de actualizar tales estimaciones, previsiones y objetivos que pudieran derivarse de este documento excepto que otra cosa sea requerida por ley.

36 SATESO Software Automation for identifying the Ten most valuable Energy Service Opportunities. Ferrovial Servicios C.C. Infraestructuras

37 SATESO: Background Los edificios cuentan con sistemas HVAC para mantener el confort interior, los cuales incluyen calefacción, refrigeración, humidificación, etc. Los fallos en estos sistemas HVAC provocan perdidas de energía innecesarias (el 46% de los consumos energéticos del edificio son de los sistemas HVAC) El proyecto surge de la colaboración entre Ferrovial Servicios y el MIT ( Instituto Tecnológico de Massachusetts), con el objetivo de detectar los fallos mas comunes que provocan perdidas de energía en los sistemas HVAC. Identificar estos fallos permitirá ahorrar energía y dinero.

38 Innovación en Ferrovial Visión Apuesta por la innovación como un instrumento de mejora de la productividad y la competitividad Objetivo Aplicación a las áreas de negocio para la mejora de procesos operativos Ecosistema Abierto de Innovación Estrategia de Innovación

39 Ecosistema de Innovación Toda la innovación que me genera beneficios La parte que necesito generar yo Universidades y Centros de investigación Startups y Redes de Expertos Gobierno Empresas

40 Innovación en Ferrovial Ciudades Inteligentes Innovación Social Eficiencia Energética Áreas de Innovación Construcción Capital Natural Valorización del Residuo Aeropuertos Agua Carreteras

41 SATESO: Descripción del proyecto SATESO es un software de simulación que permite optimizar el modo de funcionamiento y operación de los sistemas consumidores de energía de los Data Center y en especial los sistemas de climatización, detectando los 10 fallos de mayor impacto en los incrementos de consumo y permite incluirlo como herramienta de control del DC. Simula el comportamiento ideal del edificio para compararlo con el comportamiento real y detectar las ineficiencias. Cuando sea detectada una ineficiencia, será tarea del equipo de mantenimiento confirmarla, diagnosticar las causas y solucionarla. Se tiene en cuenta las condiciones ambientales (temperatura exterior, humedad, periodo) y el funcionamiento de los equipos (Se extraen del BMS). Inicio: Septiembre 2011 Finalización: Agosto 2014

42 SATESO: Descripción del proyecto Los 10 indicadores de ineficiencia energética identificados y chequeados son: A. Fallos en los sistemas de Volumen de Aire Constante: 1. Calefacción y refrigeración simultanea. 2. Pérdidas de la válvula de refrigeración. 3. Pérdidas de la válvula de calefacción. 4. Errores en los sensores del sistema de VAC. 5. Operación de la bomba de recuperación de calor. B. Fallos en los sistemas de Volumen de Aire Variable: 6. Atasco de los reguladores. 7. Pérdidas de los reguladores. 8. Calefacción y refrigeración simultanea. C. 9. Optimización de las Torres de refrigeración. D. 10. Optimización de la operación de las enfriadoras.

43 SATESO: 10 Fallos identificados y chequeados C. 10. Optimización de la operación de las enfriadoras. Las enfriadoras producen agua fría que entra en los AHU. La demanda total de energía del edificio determina a que temperatura debe estar el agua que sale de la enfriadora. Si la enfriadora está diseñada para producir agua fría a 6ºC, y se le suministra agua a 6ºC, se dice que la enfriadora está cargada al 100%

44 SATESO: Estimación de consumos y reducción de emisiones Debido a que es un modelo estadístico, SATESO es capaz de determinar cual ha sido la pérdida de energía media de cada ineficiencia y compararla con la perdida generada por esta misma ineficiencia una vez se ha instalado SATESO. De los pilotos analizados se han extraído pérdidas de energía de 300MWh que se traducen en pérdidas económicas. Si estimamos las reducciones en consumos de energía en 300MWh en el caso en que se detecten los fallos y se corrijan, podemos cuantificar la reducción de emisiones de CO2 en Kg.

45 SATESO: Siguientes pasos El software SATESO puede ser fácilmente extrapolable a otra tipología de infraestructuras, simplemente analizando los requerimientos de los mismos (comerciales, hospitales, colegios,..) e incluso es posible añadir más algoritmos de detección de fallos en función de las necesidades de estos edificios. Identificar distintas tipologías de edificios donde se pueda implementar SATESO. Analizar los requerimientos para que SATESO se pueda implementar en esos edificios. Introducir mejoras / modificaciones en SATESO para procesar los datos de esos edificios. Añadir mas algoritmos de detección de fallos al software para que puedan incluirse nuevos fallos en los sistemas. (perdidas de agua en instalaciones, adaptar el uso de energía a periodos de menos coste,..)

46 Preguntas?

47 Muchas gracias Gabriel Cuervo Madrid, Abril 2015

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