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En el negocio de la energía, el factor tiempo es crucial. Las decisiones sobre qué plantas encender, cuándo hacerlo y con qué capacidad requieren planificación. No alcanza con reaccionar al consumo del momento: cada error impacta en la eficiencia y puede poner en riesgo la estabilidad del sistema.

Por eso, el load forecasting o pronóstico de carga se ha convertido en un recurso estratégico. Permite anticipar la demanda y planificar con precisión el uso de la capacidad instalada, al tiempo que prepara a las organizaciones para enfrentar escenarios imprevistos, desde picos de consumo hasta interrupciones en determinadas fuentes de generación.

Martín Cal, Data & Analytics Project Manager en Quanam, indica que, de esta forma, se reducen costos, ya que “si una empresa de servicios públicos estima mal su demanda o generación y debe recurrir a otro proveedor para una compra de último momento, termina pagando un precio mucho mayor”.

Qué datos entran en juego

El pronóstico de carga consiste en proyectar la demanda futura de energía sobre la base de múltiples variables. El clima es la más evidente, pero no la única. La estacionalidad, los feriados, el comportamiento de los clientes e incluso la geografía de cada zona pueden modificar significativamente las proyecciones.

El nivel de granularidad marca la diferencia. No es lo mismo estimar la demanda a nivel nacional que hacerlo por regiones, ciudades o segmentos específicos de clientes. Cuanto más fino es el análisis, más necesario resulta contar con información de calidad y procesos sólidos de integración de datos.

A esto se suma una dificultad frecuente: la dependencia de fuentes externas. Datos meteorológicos o socioeconómicos pueden provenir de terceros, y la calidad de esa información incide directamente en la precisión de los modelos. Por eso, cada proyecto de pronóstico implica también una evaluación de qué datos se tienen, cuáles faltan y cómo asegurarlos.

Del pronóstico a la operación

Un modelo confiable de pronóstico de carga se traduce en decisiones operativas concretas. No se trata solo de prender o apagar plantas, sino de planificar con anticipación qué fuentes de generación se van a usar, cómo equilibrarlas y cómo prevenir incidentes.

Las plantas térmicas son el ejemplo más claro: pueden tardar hasta siete días en alcanzar plena operatividad. Anticipar la demanda con suficiente antelación permite decidir con tiempo cuándo empezar el proceso y cómo complementarlo con otras fuentes.

Además, estos pronósticos impactan en la gestión de mantenimiento y en la asignación de recursos humanos. Saber de antemano qué infraestructura deberá estar activa facilita la programación de tareas técnicas y evita sobrecostos por decisiones de último momento.

Tecnología y desafíos

Los métodos tradicionales, basados en extrapolaciones lineales de consumos históricos, demostraron sus límites. La precisión actual llega gracias a técnicas de machine learning, deep learning y redes neuronales, capaces de integrar múltiples variables y aprender en forma continua.

Pero implementar el modelo es solo el principio: se requiere seguimiento permanente y mejoras continuas. Sobre todo, se necesitan equipos capaces de interpretar resultados, detectar anomalías y realizar los ajustes necesarios a tiempo.

Muchas organizaciones creen que basta con “tener un algoritmo funcionando” y subestiman el esfuerzo de mantenerlo vivo. La realidad indica que el valor del pronóstico depende tanto de la matemática como de la gestión.

“No alcanza con poner play y esperar un número. Estas herramientas tienen que ser monitoreadas, reentrenadas y comparadas con la realidad para mantener la confianza”, subraya Cal.

Escalabilidad y nuevos usos

El pronóstico de carga suele comenzar como una iniciativa concreta: estimar la demanda futura con un margen de confianza suficiente para planificar la operación. Pero su alcance no termina ahí.

A medida que se gana precisión, los modelos pueden evolucionar hacia niveles más detallados —por regiones, barrios o incluso clientes— aprovechando mejor la información disponible.

Los resultados también sirven como insumo para otros análisis: predicción de generación renovable, planificación de infraestructura, definición de precios, gestión de recursos y hasta aplicaciones en tiempo real para la distribución. Cada uso nuevo multiplica el retorno de la inversión inicial.

Lejos de ser proyectos gigantescos, estas soluciones pueden implementarse en pocas semanas siempre que se cuente con información histórica suficiente y con equipos que combinen ciencia de datos y conocimiento del negocio.

De esta manera, el pronóstico de carga pasa a ser parte de la estrategia integral de la empresa de servicios públicos, al conectar decisiones operativas, comerciales y financieras con un mismo hilo conductor: anticipar con datos para decidir mejor.

Mirada hacia adelante

El camino apunta a una integración cada vez mayor de fuentes de datos y tecnologías. Las redes inteligentes, las energías renovables intermitentes y los sistemas de análisis en tiempo real marcarán la agenda en los próximos años.

A futuro, el avance en técnicas de aprendizaje automático permitirá desarrollar modelos aún más adaptativos, capaces de responder en tiempo real a cambios bruscos en el comportamiento de la demanda. Esa flexibilidad será un factor clave para garantizar la competitividad y la sostenibilidad del sector.

Conclusión

El valor del pronóstico de carga es claro: permite anticiparse a la demanda, planificar mejor el uso de los activos, optimizar costos y garantizar la continuidad del servicio.

“Conocer la demanda con anticipación es la única forma de planificar bien el uso de los activos, el mantenimiento y las finanzas”, resume Cal.

Para quienes evalúan implementar este tipo de soluciones, los pasos iniciales son claros: contar con al menos tres años de datos históricos confiables, definir el nivel de granularidad adecuado, asegurar información climática precisa y asumir que los modelos requieren reentrenamiento continuo.

Autor: Periodista Alejandro Acle
Co-redactado con: Martín Cal, Project Manager Data & AI en Quanam