SAS® Energy Forecasting ayuda a E.ON en España y a sus clientes a beneficiarse de la información de sus contadores inteligentes

La capacidad para prever la demanda apoyará los esfuerzos de eficiencia energética

En España, todos los consumidores deberán instalar, por ley y antes de 2018, un medidor inteligente de energía en sus hogares. La conversión permitirá recabar grandes cantidades de datos que las eléctricas podrán utilizar para mejorar la eficiencia energética. E.ON en España, proveedor de electricidad, gas y servicios de eficiencia energética a más de 650.000 clientes, ha elegido la tecnología predictiva de SAS, empresa líder en Business Analytics, para prever a corto, medio y largo plazo la demanda energética y apoyar su toma de decisiones.

SAS® Energy Forecasting ha cumplido con todas las necesidades técnicas y funcionales de E.ON en España, además de haber mantenido la compatibilidad de sus servicios con la infraestructura ya existente. SAS permitirá a E.ON en España generar predicciones de consumo más precisas, escalables y repetibles en el tiempo para la planificación de distintos escenarios, desde el corto plazo de una hora hasta 50 años vista. Al cubrir el proceso de predicción completo, desde la integración de datos y el desarrollo del modelo hasta la generación de predicciones y el informe final, la solución ayuda a la compañía energética a adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes, de consumidores y mercado.

“La información que recibiremos gracias a los Smart meter data, nos ayudará a ser más eficientes e implementar medidas que beneficiarán a clientes actuales y futuros”, aseguró Javier Anzola, Director General de Negocios Liberalizados de E.ON en España. “Nuestros modelos predictivos anticiparán la respuesta del consumidor y sus cambios en el consumo energético, además de valorar la influencia de otros aspectos como el económico y el meteorológico, para permitirnos asesorar a nuestros clientes y proponerles medidas que les ayuden a ahorrar en su factura”, finalizó Javier.

Para mejorar el rendimiento de las predicciones, reducir la incertidumbre y generar valor en el nuevo entorno intensivo de datos a los que las utilities se están enfrentando, los analistas deben decidir qué modelos o combinaciones de modelos son mejores.

“Los días de un modelo predictivo único para todas la utilities se han terminado”, aseguró Fernando Meco, Director de Marketing y Alianzas de SAS España. “Las soluciones tradicionales de predicción energética no pueden gestionar el gran volumen de datos que generan los Smart meter. La predicción avanzada con una base analítica es, en la actualidad, un imprescindible para rastrear y gestionar todos los activos de las compañías energéticas y optimizar su porfolio”, explicó Meco.