Whitepaper: La solución avanzada de calificación dinámica de líneas reduce el error de predicción en un 62 %.

diciembre 4, 2025

Deje de confiar en modelos NWP inexactos para su DLR.

La transición energética global hacia fuentes de energía limpia exige una red eléctrica inteligente, dinámica y flexible. Para los TSOs (Operadores de Sistemas de Transmisión) y DSOs (Operadores de Sistemas de Distribución), el desafío no es solo integrar la volatilidad de las renovables en la red (solar y eólica), sino también gestionar su volatilidad inherente.

Una predicción inexacta del viento para las líneas eléctricas, el factor más crítico en el dynamic line rating (DLR) o capacidad dinámica de línea, la capacidad de las líneas de alta tensión, se convierte en un riesgo operativo y una barrera para la optimización de la red.

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Descubre cómo nuestra solución de IA híbrida supera las limitaciones de los NWP para desbloquear de forma segura hasta un 30% o más de capacidad de red.

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El desafío: Limitaciones del modelo NWP y márgenes conservadores

Históricamente, los modelos de Predicción Numérica del Tiempo (NWP) han sido la base para pronosticar el viento y otras variables ambientales que influyen en el transporte de energía en las líneas eléctricas aéreas, pero las limitaciones inherentes del modelo NWP, la resolución limitada y las simplificaciones físicas generan errores sistemáticos que obligan a los operadores a trabajar con márgenes de seguridad excesivamente conservadores. Esto significa que las líneas a menudo operan muy por debajo de su capacidad real.

grid360: Una solución avanzada de Dynamic Line Rating

En Libelium, hemos abordado este desafío con grid360, una arquitectura de Machine Learning que sirve como una solución avanzada de Dynamic Line Rating, Nuestra solución combina lo mejor de dos mundos:

El entrenamiento de modelos de predicción numérica con machine learning avanzado.
La precisión en tiempo real de una red distribuida de sensores IoT instalados en las propias líneas eléctricas.

Este enfoque híbrido nos permite corregir y mejorar la precisión de los NWP para generar predicciones de viento altamente fiables con una mejora significativa en la predicción meteorológica para las siguientes 24 horas, pudiendo extenderse a 72 o 96, pero siendo la precisión del resultado especialmente significativa en las primeras 5 horas, lo que los expertos llaman "nowcasting" para la red eléctrica.

¿Por qué es crítico el viento para el cálculo de la ampacidad?

El viento es un factor crítico para el cálculo de la ampacidad en una línea eléctrica, que es la corriente máxima que un conductor puede transportar de forma continua sin exceder su límite de temperatura operativa. La capacidad de transmisión de una línea eléctrica no es fija, sino que depende de las condiciones meteorológicas.

Las líneas eléctricas, esas que unen nuestros paisajes casi sin que nos demos cuenta, se calientan al transportar corriente. Si la temperatura supera un límite de seguridad o si el conductor se expande y se comba (flecha) demasiado (el riesgo de flecha de la línea eléctrica, que reduce la distancia de seguridad al suelo), la seguridad se ve comprometida.

El viento no solo garantiza la seguridad, sino que también se convierte en un recurso que permite una mayor penetración de energías renovables y una operación del sistema más eficiente y flexible. Un aumento en la velocidad del viento de solo 1 a 5 m/s permite un aumento en la producción eólica generada de forma sostenible en el lado de la generación de energía, y un aumento en la capacidad de transporte de hasta un 81% en el lado de la transmisión de energía.

Resultados demostrados: 62% de reducción de error y 30% de aumento de ampacidad

A nivel de calle, puede que no notemos mucha diferencia en la velocidad del viento un metro arriba o abajo, pero en términos de transmisión de energía, velocidades superiores a 6 m/s implican un aumento del 50% en la ampacidad. Estos hallazgos subrayan la importancia de obtener datos meteorológicos extremadamente precisos para determinar el rendimiento adaptado de la línea.

Los resultados de la previsión de Libelium para la solución grid360 son concluyentes. Hemos demostrado una reducción significativa en el error de predicción, especialmente en los horizontes más críticos para la gestión activa de la red, logrando mejoras de hasta un 62% en la reducción del error (MAE) en predicciones a corto plazo (de 1 a 5 horas). Esta precisión se mantiene robusta durante todo el horizonte de 24 horas, transformando la capacidad de los TSOs para planificar el transporte de energía y maximizar la eficiencia de sus activos.

Libelium ya había logrado aumentar la ampacidad en un 30% a lo largo de 500 kilómetros de líneas en territorio español. Conscientes de operar en un sector donde cada metro, cada minuto y cada kilovatio cuenta, la mejora continua nos ha permitido potenciar aún más la precisión de nuestra solución grid360, brindando una clara ventaja para los TSOs y DSOs.