La transición energética europea avanza a gran velocidad. En pocos años, una parte mayoritaria de nuestra electricidad procederá de fuentes renovables como el viento o el sol. Esto implica menos emisiones, menos dependencia de combustibles fósiles y un aire más limpio. Pero también plantea nuevos retos para quienes diseñan el sistema eléctrico del mañana.
Uno de los más importantes es la planificación a largo plazo. ¿Cuánta energía solar y eólica necesitamos instalar? ¿Dónde deben ubicarse las baterías? ¿Cómo garantizar que la electricidad llegue a todas partes, todos los días del año? Responder a estas preguntas requiere modelos matemáticos complejos que simulan el comportamiento del sistema eléctrico durante varios años, teniendo en cuenta cómo varían la demanda, la producción renovable y el uso del almacenamiento en cada momento.
El problema es que estos modelos, si se resuelven hora a hora durante varios años, pueden volverse inmanejables desde el punto de vista computacional. Para evitarlo, se utilizan técnicas de agrupación temporal que permiten reducir la cantidad de datos conservando la esencia del sistema.
Días representativos… con un talón de Aquiles
Una de las estrategias más comunes para simplificar el modelado consiste en seleccionar unos pocos días representativos: por ejemplo, un día de verano con mucho sol, un día de invierno con alta demanda o un día ventoso en otoño. Cada uno de estos días representa a decenas de días con condiciones similares. Esta aproximación reduce drásticamente el tamaño del problema, facilitando su resolución. En la Figura 1 se puede observar cómo la serie temporal de la demanda eléctrica durante dos semanas (línea continua roja) es aproximada mediante dos días representativos (línea discontinua azul). Los puntos donde ambas líneas coinciden corresponden a los días seleccionados como representativos.
Mientras que la demanda eléctrica tiene un fuerte componente de periodicidad diaria, la generación renovable no sigue un patrón tan marcado. Por ejemplo, puede haber varios días consecutivos con mucho viento, seguidos de varios días con poco viento. Esta variabilidad hace que los métodos basados en días representativos no capturen bien el comportamiento de las renovables. En la Figura 2 se muestra la generación eólica durante dos semanas (línea continua roja) y su aproximación mediante solo dos días representativos (línea discontinua azul), donde se observa que esta simplificación no refleja adecuadamente las fluctuaciones reales. Esto dificulta que la planificación eléctrica sea precisa si no se considera esta dinámica temporal.
Además de que las renovables no siguen patrones diarios claros, este tipo de simplificación presenta un talón de Aquiles: al seleccionar días aislados y sin conexión temporal, se pierde la cronología. Esto significa que se pierde información sobre el orden real en que ocurren eventos como rachas prolongadas de viento, olas de calor o cambios graduales en la demanda. Esta pérdida de secuencia es especialmente crítica al modelar tecnologías como el almacenamiento de energía, ya que no basta con saber cuánto se genera o consume, sino que es esencial conocer cuándo ocurre cada evento. El estado de carga de una batería depende del pasado reciente: si hubo excedentes antes, cuántos días han pasado desde la última recarga o cuánto se descargó en el período anterior. Sin una cronología coherente, el modelo puede tomar decisiones que en la práctica serían inviables o poco eficientes.
Fusionar lo similar, conservar lo importante
Para abordar este desafío, en la Universidad de Málaga se ha desarrollado un nuevo método de agrupación temporal que preserva la estructura cronológica de los datos, manteniendo en la medida de lo posible la información sobre la evolución real de los parámetros que varían con el tiempo a lo largo de todo el horizonte de planificación. En lugar de seleccionar días o semanas aislados, este enfoque fusiona períodos consecutivos que presentan características similares. En esencia, el método realiza una agrupación jerárquica de horas consecutivas, basada en medidas convencionales de similitud entre los datos. Por ejemplo, si varias horas seguidas muestran condiciones parecidas de viento, radiación solar y demanda eléctrica, se agrupan en un único bloque representativo. Así, se conservan las dinámicas reales del sistema —incluyendo transiciones suaves o abruptas— sin necesidad de modelar cada hora individualmente. El resultado es una secuencia de bloques conectados que refleja con precisión la evolución temporal del sistema, pero con una cantidad de datos considerablemente reducida. Esto permite capturar las dinámicas a largo plazo de la generación renovable y representar correctamente las restricciones energéticas de dispositivos de almacenamiento que operan en escalas de días.
En la Figura 3 se muestra un ejemplo de esta agrupación aplicada para aproximar la generación eléctrica eólica durante dos semanas usando solo 48 períodos de tiempo de distinta duración, equivalentes a las 48 horas de dos días representativos. Se puede observar que esta aproximación captura mucho mejor la variabilidad real de la producción renovable a lo largo de todo el horizonte temporal, en comparación con los métodos tradicionales que utilizan unos pocos días representativos aislados. De esta forma, el método ofrece una representación compacta y rigurosa que mantiene la estructura esencial del sistema y mejora la precisión del análisis.
Mejor rendimiento, menores errores
Este nuevo enfoque se ha probado con un modelo de planificación para el sistema eléctrico europeo del año 2030, y se ha comparado con métodos tradicionales basados en días o semanas representativas. Los resultados muestran que el nuevo método consigue decisiones mucho más cercanas a las del modelo completo, pero con un esfuerzo computacional muy inferior. Mientras los métodos tradicionales pueden cometer errores del 13 % o incluso el 48 %, el nuevo método reduce ese error a apenas un 6 %. Las ventajas son particularmente notables en sistemas donde las dinámicas relevantes no son puramente diarias, como ocurre con la energía eólica o el uso del almacenamiento. En estos casos, respetar la cronología no es un detalle técnico: es una condición necesaria para que el modelo refleje fielmente la realidad.
Un método práctico y transparente
Además de su precisión, el nuevo método destaca por ser interpretativo —es posible entender cómo se agrupan los períodos y qué representan— y fácil de implementar en entornos reales. No requiere herramientas sofisticadas ni datos poco accesibles. Y, sobre todo, permite mejorar de forma tangible la calidad de las decisiones de planificación.
Una mejor planificación no solo significa ahorrar costes o evitar errores: también puede suponer una reducción importante de emisiones, una integración más eficiente de las renovables o una mejor ubicación de las infraestructuras eléctricas. En definitiva, un sistema más robusto, más limpio y más justo.
Conclusión
La transición energética necesita herramientas que estén a la altura de su complejidad. No basta con tener buenos datos: hace falta tratarlos con inteligencia, sin sacrificar realismo por el camino.
El método propuesto por investigadores españoles permite dar un paso en esa dirección. Una forma de planificar el futuro eléctrico de Europa con realismo, eficiencia y claridad. De ver el bosque sin perder de vista los árboles… ni el orden en que crecen.
Porque en este romance del siglo XXI, entre renovables y baterías, respetar la cronología no es una opción: es la clave para que los sistemas eléctricos sostenibles sean una realidad.
Salvador Pineda Morente
Ingeniería Industrial
Juan Miguel Morales González
Ingeniería Industrial
