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guane emerging technologies

guane es una empresa basada en la investigación cientíca destinada a aplicar las herramientas de las ciencias naturales y de datos para resolver problemas de la industria y apoyar la inserción de nuestros clientes en la Cuarta Revolución Industrial. Fundada por cientícos naturales, guane contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia articial en la solución de problemas en la operación de nuestros clientes.

guane emerging technologies se fundó en mayo de 2018 y ha logrado ubicarse en la industria colombiana como referencia en la Industria 4.0 gracias a sus soluciones y metodologías basadas en inteligencia articial. Sus desarrollos innovadores diferentes áreas han sido reconocidos por Ruta N, por SAP a través del Primer Lugar del Innomarathon SAP 2019 Colombia y el Tercer Lugar en Latinoamérica, por Google a través del Google Startup Program, el Google Showcase 2019 Colombia y el Google Partner Advantage Program. Adicionalmente, por los gobiernos colombiano y suizos a través del AIT Startup Program y por el Consejo Mundial de Energía Colombia como la más innovadora del sector energético en 2020.

En 2022 y 2023, guane ocupó el primer lugar en el Ranking de Innovación de la ANDI en la categoría de startups En 2023 recibió el Premio a la Creación de Empresa de la ANDI y se ubicó en el TOP 25 de Innovación general de la ANDI En 2021, 2022 fue reconocida como TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia basada en Inteligencia Articial por Connect Bogotá, EL TIEMPO y Portafolio Además, en 2023, la Agencia Alemana de Energía y el Consejo Mundial de Energía es ubicaron a guane en el TOP 100 de startups más promisorias en el sector de energía en el mundo (única empresa colombiana en el ranking), se fue reseñada como una de las 30 promesas de negocio en Forbes 30 de Colombia por sus desarrollos de inteligencia articial y TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia para el sector energético. guane es parte del Cluster de Energía Sostenible de la Cámara de Comercio de Medellín y de la Red Startups 4.0 para la Transición Energética de la Cámara de Comercio de Bogotá. En 2023, guane adquirió el 49% de la participación accionaria de Rightside SAS, una de las empresas de consultoría en datos y modelado matemático del sector energético con más reconocimiento en el país.

El éxito de nuestra operación se basa en el enfoque cientíco para resolver los desafíos de nuestros clientes y en nuestro equipo de cientícos e ingenieros con más de 10 años de experiencia y certicados por Google y Azure. Nuestras soluciones permiten a nuestros clientes optimizar sus procesos y desarrollar una cultura de toma de decisiones basada en información sólida y modelos predictivos de sus procesos y modelos de negocio.

Para guane, generar valor para nuestros clientes a través de la innovación cientíca y tecnológica es la guía de nuestro desarrollo.

Leonardo A. Pachon CEO, guane emerging technologies

Proyección de Potencia a Largo Plazo

Celsia Colombia SAS

Contexto

Con el propósito de brindar información útil en el objetivo de satisfacer las necesidades energéticas de los departamentos Valle del Cauca y Tolima operados por CELSIA COLOMBIA SA, es necesario un enfoque con carácter técnico y su objetivo primordial es proporcionar una base sólida de información que respalde las decisiones de inversión en infraestructura de suministro energético y facilite la alineación en torno a las prioridades y proyectos estratégicos del sector energético, en el contexto del desarrollo de la red eléctrica del país y la generación de señales adecuadas para el desarrollo de la infraestructura necesaria para la conabilidad del servicio de energía eléctrica.

El estado del arte de este ejercicio considera las proyecciones de demanda máxima como insumo principal para la toma de decisiones de la expansión de la infraestructura. Se presentan a continuación los siguientes artículos que articulan el conocimiento actual del problema:

- Proyección de la demanda de energía eléctrica, potencia máxima y gas natural 2023-2037, UPME 2024: Se exponen resultados de la proyección de la demanda de energía eléctrica, de potencia máxima y gas natural para el periodo 2023-2037. La metodología ejecuta una combinación de pronósticos y variables predictoras con error. VAR (vectores autorregresivos) endógeno, VAR exógeno y VEC (vectores con corrección de error) junto con variables de tipo impulso o escalón "Dummy".

- Metodología para proyecciones de demanda de energía eléctrica y gas natural, UPME 2O2O: Se calcula la proyección de demanda de energía eléctrica y gas natural, se consideran variables de tipo impulso o escalón "Dummy" a partir de variables como el crecimiento del PIB, el crecimiento de la población y la temperatura.

- Combinación de pronósticos y variables predictoras con error, Elkin Castaño UdeA 1994: Desarrollo de la teoría de combinación de pronósticos y variables predictoras, se realiza la ponderación de la combinación tal que tras sumar se llega a la unidad. Optimización del error y combinación de series estacionarias, variaciones y extensiones de los anteriores. Las combinaciones de modelos pueden reducir la varianza de los pronósticos comparado con cada modelo por separado.

- Guidelines for medium and long term power demand forecast, Central Electricity Authority Ministry of Power 2023. Se establecen consideraciones y variables clave a tener en cuenta cuando se ensamble un pronóstico de potencia y cómo darle mantenimiento a medida que pasen los años. Se listan y discuten pautas en varios aspectos del pronóstico de demanda: plazo, periodicidad, escenarios, métodos. Variables de entrada: segmentación de los consumos y demanda no atendida, variables meteorológicas como lluvia y temperatura, etc.

Actualmente, se tiene conocimiento que CELSIA implementa proyecciones basadas en los resultados de la UPME e incluye datos históricos propios y factores de desagregación del

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SIN en los departamentos de operación, estos factores tienden a ser uniformes, se identica la posibilidad de capturar de manera adicional las variaciones regionales y las dinámicas locales de crecimiento. Esta propuesta intenta proveer una solución que permita analizar las variables exógenas que se involucran en la proyección, mejorando la precisión de sus previsiones y optimizando sus estrategias de inversión en infraestructura eléctrica en los próximos años

Requerimientos identicados

1. CELSIA está interesada en prever el crecimiento de la demanda en potencia en un horizonte de 5, 10, 15, 20 años para planicar adecuadamente la instalación de activos energéticos como transformadores y líneas eléctricas.

2. CELSIA busca adicionar a sus modelos actuales de predicción a corto plazo desplegados en la plataforma FORES, un módulo de modelos de largo plazo con granularidad anual considerando variables de contexto especícas del Valle del Cauca y Tolima.

3. Involucrar variables macroeconómicas y otras especícas a nivel regional que influyen en el crecimiento de la demanda, como el desarrollo urbano e industrial, el incremento de aires acondicionados, de computadores personales, de dispositivos como freidoras de aire, ventiladores, entre otros.

4 Integrar el módulo de proyección de demanda de largo plazo con la plataforma actual de proyecciones FORES

Objetivos

OG: Desarrollar un módulo de proyecciones de potencia en FORES, con granularidad anual a 15 años a n de optimizar la planicación y las inversiones en infraestructura eléctrica en CELSIA.

OE01: Construir e implementar algoritmos avanzados de proyección de potencia que integren variables macroeconómicas y factores regionales especícos.

OE02: Desarrollar la interfaz de usuario del módulo en FORES que permita a los usuarios visualizar proyecciones de potencia a nivel de municipios y circuitos.

OE03: Asegurar que esta nueva funcionalidad se despliegue en el aplicativo FORES, plataforma actual de proyecciones de la empresa.

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OE04: Desarrollar una guía para la actualización de variables exógenas que impactan los modelos de proyección de potencia a largo plazo.

Fuentes de datos

Para la proyección de demanda de potencia, se han identicado las siguientes fuentes de datos que pueden impactar el comportamiento de la demanda en el largo plazo:

- Serie de tiempo históricas de la demanda y potencia de la red eléctrica de CELSIA

- DANE: Crecimiento de la población, Producto Interno Bruto -PIB-.

- Actividades económicas de los municipios. Sectorización del mercado local/regional.

- Tarifas de la energía eléctrica.

- Escenarios de crecimiento de la movilidad eléctrica en Colombia

- POT: Proyectos de expansión regional en Tolima y Valle, proyectos de sectorización y crecimiento por zonas geográcas.

- Proyecciones de fenómenos meteorológicos como el Niño y la Niña.

- Crecimiento económico, comercial e industrial del Valle del Cauca y Tolima.

- Crecimiento de la generación y autogeneración de energía eléctrica.

- UPME: Proyecciones de demanda de energía eléctrica a nivel nacional.

La proyección de demanda estará sujeta a la disponibilidad y calidad de las proyecciones a largo plazo de las variables mencionadas

Alcances y limitaciones

Se construirá el modelo que, a partir de pruebas del equipo, tenga el mejor desempeño usando la historia de las demandas energéticas del Valle del Cauca y Tolima. Se construirán proyecciones de demanda de energía a largo plazo a nivel desagregado por municipios de estos dos departamentos siempre y cuando exista historia en las bases de datos de CELSIA a este nivel de desagregación.

La proyección de demanda de energía y potencia a nivel desagregado permitirá, no solo al equipo de planeación de inversiones en infraestructura y unidades constructivas, sino que también permitirá asistir a áreas comerciales de la empresa para denir estrategias de contratación para compra y venta de energía para sus mercados. También, se podrá tener un análisis detallado del crecimiento de la demanda a nivel geográco que facilita enfocar los esfuerzos de la planeación estratégica de la empresa en el largo plazo.

Proyección de Potencia a Largo Plazo

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El modelo proveerá la proyección de demanda de energía a largo plazo y se podrá ejecutar para actualizar las proyecciones a medida que existan actualizaciones de las variables identicadas como relevantes para el modelo.

Estas actualizaciones se harán bajo soporte técnico dado que el desarrollo implica conexión a fuentes de información externas a CELSIA Estas fuentes de información pueden cambiar constantemente la manera en que exponen los datos requeridos para la ejecución del modelo; ejemplo, cambio de URL, cambio en formatos de datos, creación de APIs, etc.

Desarrollo Fase I

Durante esta fase se consideran las labores de ciencia de datos para establecer la metodología que se usará para la estimación de la potencia a largo plazo. Inicialmente se caracteriza la demanda y su relación con variables macroeconómicas y variables exógenas. Esta caracterización permitirá evaluar la influencia que las variables tienen en la proyección de la potencia A partir de las variables iniciales que consideren, se aplicará un proceso de selección de características que nos permitan reconocer cuales son las variables que tienen importancia durante la proyección de largo plazo; además se generarán nuevas variables que podrían tener relevancia para el modelo.

A partir de la identicación de las variables y su relación con la información histórica, se aplican estrategias de desagregación de la demanda y potencia a nivel de municipio, basado en la información disponible de las fuentes de datos previamente seleccionadas. Esta desagregación permitirá obtener las variables relevantes del modelamiento en el mismo nivel de agregación (departamento, municipio, subestación, circuitos, etc) que la proyección deseada.

La proyección de la potencia a largo plazo deberá considerar la influencia que puede tener el desarrollo y despliegue de nuevas tecnologías en la red eléctrica analizada. Para considerar esta influencia se diseñarán escenarios para la proyección. Estos escenarios deben considerar al menos la influencia de la generación distribuida (GD) y la movilidad eléctrica (ME), su despliegue en las zonas de influencia de la proyección y cómo se modican las variables exógenas ante la materialización de dichos escenarios Una vez denidos los escenarios a considerar durante la proyección, se deberá considerar una proyección de potencia para cada uno de los escenarios establecidos

Alcance Fase I

AC-F1-01: Extracción y análisis de datos históricos de variables endógenas.

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AC-F1-02: Extracción y análisis de datos históricos de variables exógenas.

AC-F1-03: Identicación de la importancia de las variables de influencia para la proyección de potencia a largo plazo.

AC-F1-04: Denición de estrategias de desagregación de demanda de energía a nivel de municipios del Valle del Cauca y Tolima

AC-F1-05: Denición de escenarios considerando Generación Distribuida -GD- y Movilidad Eléctrica -ME-.

AC-F1-06: Construcción de modelo de proyección de demanda de energía a largo plazo.

AC-F1-07: Diseño del módulo de pronóstico de largo plazo en la plataforma FORES.

Entregables

ENT-F1-01: Informe con los resultados de la primera etapa: Estos resultados incluyen la denición de la metodología abordada, los escenarios denidos, y las métricas de desempeño del modelo seleccionado

ENT-F1-02: Proyección de potencia a largo plazo en el horizonte denido

ENT-F1-03: Modelo de proyección construido

ENT-F1-04: Diseños del módulo de proyección de largo plazo.

Desarrollo Fase II

Durante esta fase se considera la puesta en producción de la metodología de proyección establecida en la Fase I del proyecto. En esta fase se construirá un nuevo módulo de la aplicación CELSIA FORES. Basado en el diseño creado en la Fase I, el equipo de infraestructura se encargará de la provisión de los servicios necesarios para el desarrollo del nuevo módulo. El equipo de desarrollo frontend y backend se encargará de construir y desplegar los servicios necesarios para el funcionamiento óptimo de la metodología de proyección de potencia a largo plazo construida durante la Fase previa El desarrollo de esta fase incluirá la parametrización del modelo y la visualización de los resultados dentro de la plataforma CELSIA FORES.

Alcance Fase II

AC-F2-01: Provisión de los servicios cloud para la solución diseñada.

AC-F2-02: Despliegue de la metodología de proyección de potencia a largo plazo.

Entregables

ENT-F2-01: Diseño de la arquitectura implementada para la proyección de potencia a largo plazo.

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ENT-F2-02: Diagrama de flujo del nuevo módulo construido.

ENT-F2-03: Manual para la actualización y extracción de variables exógenas relevantes para la proyección.

ENT-F2-04: Despliegue del módulo de largo plazo en FORES.

Material proporcionado

Los siguientes materiales se proporcionarán por parte de CELSIA para la ejecución del desarrollo, y en base al cronograma previamente establecido:

MT01: Acceso a la infraestructura de CELSIA FORES para desarrollo del nuevo módulo.

MT02: Reunión con actores involucrados para validación del módulo y seguimiento del proyecto.

MT03: Documentación de cada fuente de información y proceso.

MT04: Accesos, credenciales y permisos necesarios para la ejecución del proyecto.

MT05: Datos históricos mensuales de demanda de energía y potencia de la red eléctrica de CELSIA que se desea pronosticar.

Condiciones de aceptación

guane emerging technologies propone implementar tecnologías que transformen los ecosistemas empresariales, enfocado en facilitar y agilizar procesos. De acuerdo a esta visión, se propone estas condiciones:

CN01: Entrega del esquema de diseño de la arquitectura de la solución, comprendiendo los estándares de calidad ISO 9126

CN02: Historias de usuario, tareas acorde a cada una de las funcionalidades denidas.

CN03: Esquema completo del flujo de la solución.

CN04: Módulo de proyección de potencia desplegado en la plataforma FORES.

Cronograma

Actividades Meses

Caracterización de la demanda a nivel de circuitos por tipo de cliente y estrato

Recopilación de variables macroeconómicas que afecten la demanda

TECNOLOGÍAS EMERGENTES PARA UN MUNDO SOSTENIBLE

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Recopilación de variables que afecten la demanda eléctricas

Diseño de módulo de largo plazo en FORES

ETL de demanda máxima por circuito de 10 años

Estandarización y transformación de variables exógenas

Estrategia de limpieza de datos e imputación de variables para municipios faltantes

Denición de múltiples escenarios

Automatización de las series de tiempo de demanda

Agregaciones de demanda de circuitos en subestaciones

Proyección del modelo considerando escenarios denidos

Cálculo de métricas de backtesting

Construcción de modelo entidad relación para módulo de largo plazo

Generación de proyección con el horizonte denido

Visualización de proyección en FORES

Despliegue a producción y estabilización en FORES

Manual de automatización y extracción de variables exógenas

Entrega, validación, capacitación1

Tabla 1. Cronograma de actividades

El cronograma propuesto es un estimado de las actividades que se abordarán en el desarrollo del proyecto Los retrasos que se generen en la entrega de documentación y/o acceso a bases de datos de FORES tendrá un costo adicional a partir de 5 días hábiles posteriores a la fecha pactada.

1 Las capacitaciones del uso de la plataforma se realizarán en dos jornadas de 4 horas cada una durante el mes 5.

Ruta N Complex, Landing 1040 info@guane com co www guane com co

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Celsia Colombia SAS Equipo

Gerente de producto

- Liderar y supervisar el progreso del proyecto, asegurando que se cumplan los plazos y condiciones de aceptación establecidos en el kicko del proyecto.

- Facilitar la comunicación y colaboración entre los miembros del equipo y otras partes interesadas

- Gestionar los recursos del proyecto y resolver cualquier problema o desafío que surja durante su ejecución

- Asegurar que el proyecto cumpla con los estándares de calidad y las expectativas de CELSIA.

Diseñador UI/UX

- Diseñar la interfaz de usuario (UI) del software, asegurando que sea intuitiva, fácil de usar y visualmente atractiva acorde a la imagen de marca de FORES - CELSIA.

- Construir wireframes y prototipos interactivos para demostrar la funcionalidad y el flujo del módulo.

- Colaborar con el equipo de desarrollo para asegurar que el diseño sea técnicamente viable y alineado con los objetivos del proyecto.

Desarrolladores Frontend

- Implementar el diseño de la interfaz de usuario en código, utilizando tecnologías modernas de desarrollo frontend

- Asegurar que la aplicación sea responsive y funcione correctamente en diferentes dispositivos y navegadores

- Colaborar con el diseñador para realizar ajustes y mejoras en la UI según sea necesario.

Desarrolladores Backend

- Desarrollar y mantener el servidor y la lógica del lado del servidor, asegurando que los datos se gestionan de manera eciente y segura.

- Implementar las funcionalidades necesarias para el procesamiento de datos y la generación de proyecciones a largo plazo.

- Integrar el backend con el frontend, garantizando una comunicación fluida entre ambas partes.

Cientícos de Datos

- Desarrollar modelos de proyección de potencia utilizando técnicas de machine learning y análisis estadístico.

- Determinar qué variables macroeconómicas, de mercado y/o eléctricas son relevantes en los modelos de proyección de demanda de energía eléctrica a largo plazo

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- Validar y probar los modelos desarrollados.

- Colaborar con el equipo de desarrollo para implementar los modelos en el software.

Inversión

En la siguiente tabla se detallan los precios de entrega de los servicios que se describen en esta propuesta

Fase I: Diseño y construcción de modelos para la proyección de demanda en mercados

Valle del Cauca y Tolima a 10 años.

Fase II: Desarrollo, despliegue y estabilización del módulo en la plataforma FORES

Tabla 2. Inversión

Forma de pago sugerida

Mes 1: Inicio y Kicko del proyecto.

Mes 3: Automatización de las series de tiempo de demanda

Mes 4: Generación de proyección con el horizonte denido.

Mes 5: Despliegue y puesta en marcha del módulo de potencia a largo plazo en FORES.

Tabla 3. Forma de pago sugerida.

$ 117’000.000 + IVA

Notas de cotización: NC01. Las suscripciones y licencias de fuentes de datos exógenas no están incluidas en la presente oferta. NC02. La extensión del alcance descrito anteriormente se estimará de manera conjunta. NC03. Los pagos se acuerdan según los alcances denidos y según las fechas señaladas en la Tabla #3. NC04. La elección de la forma de pago se acuerda en conjunto con CELSIA. NC05. Los depósitos a GUANE ENTERPRISES SAS, Cuenta Corriente #377-987963-61 en Bancolombia S.A. Código BIC/Swift: COLOCOBMXXX.

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Despliegue de la solución y mantenimiento

guane emerging technologies desplegará la solución en la infraestructura controlada por CELSIA. Una vez entregado el desarrollo, CELSIA asumirá los costos de mantenimiento de los servicios de máquina de (cloud) y de cualquier mal funcionamiento de la aplicación. En caso de ser necesario, guane emerging technologies está en capacidad de ofrecer soporte técnico premium 24/7/365

Propiedad intelectual

Se identica a CELSIA como único dueño de los datos y del módulo construido en FORES. guane emerging technologies entregará a CELSIA una licencia a perpetuidad no exclusiva de las metodologías y modelos que se implementen en este proyecto. Los 2 nuevos modelos y metodologías que se desarrollen desde cero para este proyecto serán propiedad de guane emerging technologies.

Cancelación anticipada

Con motivo de la terminación anticipada y unilateral del contrato, CELSIA pagará a guane emerging technologies una compensación equivalente al 50% del presupuesto total del proyecto.

Garantía

guane emerging technologies ofrece 30 días calendario de garantía en algoritmos, implementación en la nube, comunicación de datos y rendimiento. guane utilizará los últimos algoritmos y frameworks de software para desarrollar el motor propuesto Sin embargo, el rendimiento de los servicios estará limitado por la latencia intrínseca en las plataformas web

Resolución de conflictos

Cuando surjan diferencias o dudas sobre el cumplimiento de este contrato, se procederá a:

1) Noticar por escrito a la parte que se presume que ha incumplido este acuerdo

2) Un máximo de tres (3) días después del envío de la comunicación, las partes se reunirán en las instalaciones del afectado y revisarán los puntos en cuestión

2 Licencia a perpetuidad no exclusiva: Se reere a que guane emerging technologies es libre de comercializar, construir y desarrollar modelos cognitivos de machine learning y de las ciencias de datos para proyectos similares o en otro contexto empresarial

HABILITAMOS TECNOLOGÍAS EMERGENTES PARA UN MUNDO SOSTENIBLE

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ID: QTE-CLS-DLP-001 VERSIÓN: 01 FECHA: 26.07.2024 PÁGINA 15

3) Si no se presenta acuerdo entre las partes, las partes tendrán libertad para recurrir a los mecanismos judiciales o extrajudiciales que estimen oportunos.

Legislación aplicada

A este acuerdo se aplicará la legislación de la República de Colombia. Como prueba, este documento está rmado por quienes intervinieron, en la ciudad de Medellín y (ciudad del contratante), el (día) de julio del 2024, en dos copias de igual tenor y vigencia.

Términos y condiciones

Esta oferta mercantil se entenderá aceptada mediante orden de servicio o contrato enviado por CELSIA a guane emerging technologies.

La vigencia de esta oferta comercial es de 30 días calendario, a partir de la fecha de recepción.

Condencialidad

guane emerging technologies garantiza la absoluta condencialidad en el manejo de la información entregada por CELSIA.