QTE-PRD-CENS-01

Thori

Solución Integral de Pronósticos de Demanda de Energía

Funcionalidades técnicas del aplicativo

Centrales Eléctricas de Norte de Santander

Desarrollada por

guane Enterprises S

Medellín, marzo 202

CLIENTES

ALIADOS

Habilitamos tecnologías emergentes para un mundo sostenible y eciente

Thori AI - Pronósticos de demanda de energía

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 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 y fue reconocida como TOP 1 en Innovación Abierta basada en Inteligencia Articial por Connect Bogotá, EL TIEMPO y Portafolio. Además, TOP 100 Global de startups con promisorias en el sector de energía por la Agencia Alemana de Energía y el Consejo Mundial de Energía. 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.

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 SAP y Google. 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 Pachón CEO, guane emerging technologies

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Contexto

A pesar de ser un mercado eléctrico no regulado, el sistema eléctrico de potencia del país presenta una serie de marcos regulatorios que exige a todos los operadores de red del país un pronóstico de energía y potencia horaria. El pronóstico debe ser enviado semanalmente al ente regulador XM, con el n de que éste pueda coordinar la programación de las unidades de generación que diariamente salen seleccionadas en el despacho económico y operar el sistema de manera conable y económica. El pronóstico de demanda, como lo ha mencionado múltiples veces la CREG, es esencial para minimizar nuevas y repentinas reprogramaciones de unidades de generación más costosas para atender la demanda, todo ello implicaría mayores costos por generación o restricciones.

El acuerdo CNO 1303 publicado en abril de 2020, establece que en aquellos casos donde el pronóstico de demanda de energía diario supere el 5% de error durante dos días consecutivos, es necesario que el operador de red implemente acciones de mejora y que actualice diariamente los pronósticos Por estas razones y también con el n de tener un proceso automático y robusto, se requiere una herramienta de software que esté equipado con diversas metodologías de pronóstico de demanda horaria a corto plazo del sistema eléctrico de CENS - Centrales Eléctricas de Norte de Santander, y que sea capaz de gestionar pronósticos de demanda en los tiempos requeridos por la regulación

Metodología de Trabajo

El plan de trabajo se desarrollará bajo metodologías ágiles, especícamente bajo el framework de gestión de proyectos Scrum. CENS deberá designar un dueño de producto (PO por sus sigles en inglés), con el que el equipo Scrum mantenga constante comunicación con el cliente y garantice que los procesos progresivamente respondan a la necesidad real. Los lanzamientos del proyecto están programados para tener lugar cada dos semanas (Sprints), en donde el usuario podrá hacer revisión de la documentación entregada como se dene en la presente oferta.

Thori: Una plataforma integral de gestión de activos energéticos

La herramienta Thori ofrece la posibilidad no sólo de generar de manera automática y con alta precisión pronósticos de demanda sino también la posibilidad de realizar la planeación de energética y nanciera de proyectos de generación que, a través de

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nuestro aliado Right Side SAS, son usadas por ENEL, ISAGEN, Termo Tasajero y Urrá. Thori también cuenta con herramientas de eciencia energética que utilizan herramientas de optimización sobre diferentes escenarios de consumo y/o venta de excedentes. La presente propuesta se enfocará en el módulo de pronósticos de demanda de energía.

Especicaciones del servicio

Figura 1. Módulos del asistente cognitivo Thori AI.

Módulo de pronósticos

El módulo de pronósticos está respaldado por un robusto flujo de ingeniería de datos que incluye los siguientes pasos:

● Ingesta de Datos: El proceso comienza con la recopilación de datos de energía de las fronteras de comercialización.

● Cálculo de la Energía del Mercado: Utiliza una composición de las fronteras para calcular la energía del mercado de manera precisa.

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● Preprocesamiento de Datos: Se realiza una detección y tratamiento de datos atípicos y nulos para garantizar la calidad de los datos de entrada.

○ Imputación de Datos: Si es necesario, se realizan técnicas de imputación para rellenar datos faltantes.

○ Filtrado de Series de Tiempo y Normalización: Las series de tiempo se ltran y normalizan para preparar los datos para el modelado

● Modelación de Machine Learning y Deep Learning: Se aplican técnicas de machine learning y deep learning para generar pronósticos precisos.

A su vez, esta plataforma de pronósticos se soporta en:

● Dos Modelos de optimización de imputación y ltrado

● Seis metodologías de Machine Learning.

● Dos metodologías de Deep Learning

● Seis modelos de optimización que realizan la combinación de modelos.

● Una metodología de ocialización encargada de seleccionar el mejor pronóstico candidato.

● Una metodología de corrección por eventos como, por ejemplo: eventos sociales, desconexión clientes industriales, desconexión de cogeneradores y desconexión de auto generadores (convencionales y no convencionales).

● Módulos de upsampling y downsampling que permiten modicar la granularidad temporal de las series de tiempo insumo o de las series de tiempo a pronosticar.

El módulo cuenta con la generación automática de reportes que pueden ser remitidos al operador del sistema colombiano y está completamente automatizado y soporta la ejecución del pronóstico semanal, diario e intradiario, como se proyecta en el proyecto de resolución CREG 143 de 2021. Además, el usuario puede programar la ejecución en el horizonte de pronósticos de su preferencia. A n de satisfacer las necesidades del requerimiento, se incorporará un módulo de interpolación en la serie de demanda que permita tener una estimación del pronóstico con una granularidad de 15 minutos.

Las funcionalidades descritas anteriormente son la línea base del módulo de pronósticos, las funcionalidades adicionales que hacen más robusto el módulo y permiten la automatización completa de la operación constan de:

1. Parametrización de fronteras.

2. Parametrización de barras y puntos SCADA.

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3. Gestión de la ecuación de la demanda.

4 Desagregación del pronóstico en barras

5. Custodia de los modelos en la etapa de entrenamiento.

6. Generación de indicadores de desempeño clave (Key Performance Indicators KPIs).

7. Interpretabilidad de modelos de Machine Learning.

8 Soporte y capacitaciones técnicas

Metodologías a implementar

Construcción de modelos de datos

La etapa de preprocesamiento (detección de anomalías, estrategias de imputación y ltrado) y alistamiento de datos es una etapa crucial para el éxito del proceso de ajuste de modelos de pronóstico. Esta etapa es realizada empleando metodologías robustas basadas en criterios probabilísticos y uso de modelos de optimización.

Metodologías de pronósticos

La versión actual de Thori cuenta con 16 metodologías de pronósticos: 8 sin meteorología + 8 con meteorología Estas metodologías están especialmente implementadas para el sector eléctrico y su desempeño es el fruto de más de cinco años de investigación cientíca en este tema por parte de los miembros del equipo cientíco de guane.

Combinación de pronósticos

Los pronósticos que cada una de las metodologías entregan son versiones preliminares del pronóstico nal La combinación de pronósticos toma la salida de cada una de las metodologías y las pondera según el desempeño individual en días recientes. La estrategia de ponderación es fruto de un proceso de minimización del valor esperado del error cuadrático de pronóstico. Este criterio lleva a que las estadísticas, media y desviación estándar, de los errores recientes sean el insumo esencial para la combinación También, en caso de presentarse correlaciones empíricas entre los errores de pronóstico, la combinación también hace uso de matrices de covarianza, que son calculadas y procesadas en línea.

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Modelos predictivos

Generación de modelos

guane parametrizará, a partir de datos históricos que proveerá CENS, la suite de modelos y metodologías de combinación. La suite estará disponible para la generación de pronósticos online. La suite estará formada por los modelos y metodologías de combinación descritos en la sección Metodologías a implementar.

Generación de pronósticos

Una vez parametrizada la suite de modelos y las metodologías de combinación, los usuarios podrán programar la generación de pronósticos intradiarios, diarios o semanales. Esta funcionalidad depende de la disponibilidad y granularidad de los datos por parte de CENS.

Actualización de modelos

Thori calibrará automáticamente la suite de modelos y metodologías de combinación para incorporar información del contexto energético y que los pronósticos sean así lo más precisos posibles.

Auditoría de modelos y pronósticos

Thori tiene un módulo de administración de pronósticos que funge como herramienta de auditoría Todos los modelos y metodologías de combinación de la suite, así como su metadata: parámetros y métricas, se almacenarán en los servidores de Thori cada vez que se ejecuten los servicios de generación, calibración, y pronósticos. La metadata estará disponible para los usuarios bajo solicitud.

Línea base de los modelos

Thori incorpora metodologías del estado del arte en ciencia de datos; sin embargo, la precisión de los pronósticos depende de la calidad de los datos medida en términos de datos faltantes, outliers, tamaño del conjunto de entrenamiento, entre otros.

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F comercialización. Visualización diaria del pronóstico de demanda de energía.

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el acuerdo CNO-1303 de 2020 y la resolución CREG 143 de 2021 Reporte de desviación de pronósticos en las granularidades 15 minutal y horaria.

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F activo respecto a las necesidades de ejecución del pronóstico tales como ubicación geográca de interés y tipo de recurso.

F p

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Implementación de licencia y parametrización del mercado

Actividad

Renamiento del pronóstico

Conexión a bases de datos

Parametrización de la suite de modelos y metodologías

Gestión de recursos energéticos (Parametrización de fronteras, barras y puntos SCADA)

Gestión y automatización de la ecuación de demanda

Pronóstico a nivel de barras

Entrega para uso de CENS

Capacitaciones

Tabla 1 Cronograma de implementación de licencia empresarial

Estos tiempos pueden verse afectados debido a la disponibilidad de insumos y celeridad en la parametrización de los equipos implementadores del tomador de la licencia.

Modelo de negocio

Más allá del licenciamiento de una aplicación informática, la presente oferta comercial contempla una solución integral al desafío de los pronósticos de demanda energética apalancada en la plataforma más avanzada del sector energético del país y de la región1 . La oferta incluye también el continuo desarrollo e investigación de los modelos y de la plataforma por parte de un equipo técnico y cientíco de alta calidad y con un acumulado de más de cincuenta años de investigación de primer nivel. Thori es una plataforma como servicio, Platform as a Service PaaS, y se licencia de tres modalidades: Básica, Estándar y Empresarial

1 COCIER

Ciencia de Datos Automatización de Procesos

4 pronósticos diarios

8 modelos de pronóstico sin meteorología

8 modelos de pronóstico con meteorología

Metodologías de combinación de pronósticos

Alimentación manual y/o automática de modelos a través de conexión a bases de datos

Generación manual y automática de pronósticos y actualización de vista de inspección y KPIs

Gestión de recursos energéticos (parametrización de fronteras, barras y puntos Scada), gestión de la ecuación de la demanda

Pronósticos a nivel de barras

Actualizaciones

Acceso gratuito a actualizaciones durante la duración del licenciamiento.

Almacenamiento y custodia ilimitado de pronósticos

Almacenamiento y custodia ilimitado de metadatos de los modelos

Almacenamiento y custodia de todos los modelos generados en el último año

Soporte técnico y cientíco

Soporte técnico por chat, correo electrónico y videoconferencia en el horario de 08:00 a 17:00

Hasta 4 horas mensuales de capacitaciones en el manejo de la plataforma.

Hasta 4 horas mensuales de capacitación cientíca para la interpretación de los resultados y máximo aprovechamiento de Thori

Implementación y parametrización

Licenciamiento de uso anual Thori pago anual

Licenciamiento de uso anual Thori pago mensual

$ 64’000.000 + IVA

$ 70’000 000

$ 6’400.000

Tabla 2. Resumen de la oferta comercial por líneas verticales del servicio y costo. Esta oferta cobija pronósticos de energía y potencia, 4 pronósticos diarios y asigna acceso a tres usuarios.

Métricas de Rendimiento del Proyecto Thori AI

● Se ha logrado una precisión del 97% en los pronósticos de demanda de energía.

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● Se ha reducido la brecha de errores de los mercados comercializadores del 40% a menos del 5% del MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

Benecios Adicionales

● Thori ha permitido la automatización completa de la operación de pronóstico de demanda de energía.

● La plataforma Thori es fácil de usar y permite a los usuarios programar la generación de pronósticos intradiarios, diarios o semanales

● Thori cuenta con un módulo de administración de pronósticos como herramienta de auditoría

Condencialidad

guane garantiza la absoluta condencialidad en el manejo de la información entregada por CENS.

Por otra parte, se expresa que el contenido de la presente propuesta, incluyendo todas las tarifas, valores, términos y condiciones estipulados, se considera de carácter condencial entre guane y CENS, y no podrá ser utilizado total o parcialmente por el cliente para propósitos distintos al objeto de esta propuesta