¿Cómo ahorrar en la factura de la luz?

¿Cómo ahorrar en la factura de la luz?

Esquema del funcionamiento de la metodología para reducir la factura energética.
Esquema del funcionamiento de la metodología para reducir la factura de la luz.
Esquema del funcionamiento de la metodología para reducir la factura de la luz.

El precio de la electricidad se ha disparado en los últimos meses. La Universidad de Málaga ha desarrollado una aplicación que permite ahorrar en la factura de la luz, gracias a un sistema de gestión inteligente de la oferta y demanda de la energía

El sistema eléctrico está basado en un mercado de oferta y demanda, en el que el usuario final tiene poco que decir. Sin embargo, el desarrollo de las energías renovables está cambiando este escenario, ya que abren la puerta al autoabastecimiento. Y es ahí donde radica el éxito de esta aplicación desarrollada por la Universidad de Málaga.

Cuándo, cuánto y cómo consumir electricidad

En concreto, el sistema desarrollado por estos ingenieros, entre los que se encuentra el doctor Juan Miguel Morales, del Departamento de Matemática Aplicada de la UMA trata de dotar al usuario de la capacidad de decidir sobre cuándo, cuánto y cómo consumir electricidad en base a sus propias preferencias y a las condiciones del mercado.

“Es lo que se conoce en inglés como demand response (respuesta de la demanda, del consumidor) y supondría, explica Morales, que los mercados ya no solo estarían formados por grandes mayoristas de la electricidad, sino que estarían acompañados por otras fuentes minúsculas de demand response”.

¿Pero cómo se consigue el ahorro en la factura de la luz? Parte de la respuesta a esta cuestión centra el objetivo del estudio publicado por este grupo internacional de investigadores en la revista Transactions on power systems.

El artículo sienta las bases de cómo la respuesta de la demanda, esto es, la flexibilidad de los pequeños consumidores, puede llegar a ser negociable en los mercados mayoristas de electricidad, una condición que impulsaría la eficiencia energética gracias a un aumento de la penetración de renovables en el sistema actual.

Muestra de ello es el caso estadounidense, país en el que la gestión de la demanda flexible de energía está más desarrollada y en el que los negocios y propietarios de viviendas ganaron en 2013 alrededor de 2 millones de euros gracias a los cerca de 30 gigavatios (GW) que proporcionó la demanda flexible a partir de un potencial total que se estima en 180 GW.

Como señala Morales, “esos beneficios pueden ser extrapolados al mercado europeo de la electricidad, cuya dimensión es aproximada a la del mercado americano. Esto supondría, añade el investigador, cientos de millones de euros que irían dirigidos directamente al consumidor, al negocio local y a infraestructuras con servicios como hospitales, escuelas, hoteles e industrias”.

En este sentido, los expertos coinciden en que para explotar el potencial de la demand response el pequeño consumidor ha de competir en el mercado mayorista en igualdad de condiciones que otros agentes, como los grandes productores de energía y los grandes consumidores industriales. “El consumidor debe poder ver el precio de la electricidad y reaccionar a éste, lo que implica unas necesidades de equipamiento y software que permitan adaptar su demanda de energía en función del precio de la electricidad y de otros factores como la temperatura, la hora del día y sus preferencias personales de confort”, explica el profesor.

Tráfico de datos sobre la electricidad

En este punto del proceso es donde surge la metodología desarrollada por el equipo en el que participa Juan Miguel Morales. Se trata de una nueva metodología de tráfico de datos a través de la cual las agrupaciones de pequeños consumidores pueden participar en los mercados mayoristas y reducir su factura de la luz.

Mediante el uso y análisis de big data y de técnicas de optimización avanzadas basadas en complejos algoritmos, los ingenieros han demostrado que el pequeño consumidor puede “colocar” ofertas en los grandes mercados. “Para ello, señala el artículo, se ha desarrollado un esquema de optimización inversa que utiliza los datos de precio y consumo para estimar la oferta de mercado que mejor se adapte al patrón de demanda del grupo de pequeños consumidores”. Asimismo, el modelo propuesto aprovecha la información de otro tipo de factores para conformar la oferta, como son las condiciones de temperatura, la radiación solar, la velocidad del viento, la humedad e incluso el calendario de la región.

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