Meteo for Energy lleva sus predicciones al desierto israelí

Amaia Acha-Orbea, primera de la izquierda, e Ibon Salbidegotia, tercero, junto a miembros del equipo de Meteo for Energy./Jesús Andrade
Amaia Acha-Orbea, primera de la izquierda, e Ibon Salbidegotia, tercero, junto a miembros del equipo de Meteo for Energy. / Jesús Andrade

La firma vitoriana, que facilita a las plantas de energía renovable el cálculo de su producción, ultima la implatación de su tecnología en el país hebreo

IRATXE BERNAL

De Miñano a Sudáfrica, Marruecos y, ahora, Israel. Al sol que más calienta. La empresa vitoriana Meteo for Energy, galardonada el año pasado con uno de los premios 'Euskadi avanza' de EL CORREO, ultima detalles para implantar su tecnología de predicción meteorológica en la planta termosolar de Negev Energy en el asentamiento de Ashalim, situado en el desierto de Negev. Con ello, la firma asentada en el Parque Tecnológico de Álava, amplía su presencia internacional, que ya es el origen del 30% de una facturación cifrada el año pasado en 220.000 euros y que éste puede alcanzar los 300.000 si, como esperan, entran también en el mercado chino.

La empresa nació en 2013 para proporcionar primero predicciones meteorológicas a plantas de energía renovable y después, a partir de esas predicciones, darles también otras igualmente precisas sobre la producción que esas condiciones meteorológicas les permitirían obtener.

Esta exactitud es un factor fundamental dentro del complejo mercado eléctrico, ya que en éste el precio de la electricidad se establece a diario atendiendo a los consumos y producciones previstos para ese día. De modo que todas las plantas, como cualquier agente que participa en la compraventa de energía, tienen que indicar con 24 horas de antelación cuánta energía van a producir. Es decir, se comprometen a generar una determinada cantidad.

Si después esa predicción falla (tanto porque generen más como por si se han quedo cortos), se produce un desvío de producción que el mercado, siempre pendiente del ajuste entre demanda y energía, penaliza. «La cuestión es que las centrales que generan la energía a partir de fuentes renovables no tienen una producción planificada, ya que dependen de los factores meteorológicos. De modo que necesitan saber con antelación qué condiciones se van a dar», explica Amaia Acha-Orbea, fundadora junto a Ibon Salbidegotia de la firma.

«Por ejemplo, en las plantas termosolares damos predicción de nubosidad a partir del análisis de las imágenes captadas por cámaras colocadas en las propias instalaciones o de las del satélite Meteosat. Este análisis se realiza a tiempo real para ver qué tipo de nubes hay, de dónde vienen, a qué velocidad y qué sombra van a proyectar sobre la planta. Además, hacemos predicciones a partir de modelos meteorológicos aplicando tecnología 'machine learning' y el 'deep learning', de modo que a medida que se recopilan más datos el modelo va aprendiendo y afinando cada vez más las predicciones. La combinación de las tres cosas nos permite dar predicciones de máxima precisión de las próximas 48 días, y de una forma no tan precisa también las de los siguientes ocho días», explica la cofundadora de la firma.

Saber lo que se va a producir

Al cabo de dos años de funcionamiento con dedicación exclusiva al sector termosolar, un cliente animó a Acha-Orbea y Salbidegotia a dar el salto también al eólico y fotovoltaico, en el que a diferencia del termosolar la energía se produce a partir de la luz y no del calor del sol. En estas podían además ofrecer un nuevo servicio: predicciones sobre la producción energética de cada planta.

«En las termosolares la producción está controlada por personas, pero en la fotovoltaicas y eólicas está automatizada y supeditada a esas condiciones del tiempo. Las plantas más grandes pueden tener sus propios sistemas de cálculo, pero tampoco es muy habitual y muchas veces lo contratan a terceros. Vimos la oportunidad de ofrecer un nuevo servicio a partir de la tecnología con la que ya trabajábamos», explica la responsable de Meteo For Energy, que ya última también la posibilidad de ofrecer estas predicciones de producción en las plantas termosolares.

Además, en los últimos años la empresa, compuesta únicamente por cinco trabajadores, ha comenzado también a hacer predicción de consumos para que compañías de todo tipo puedan optimizar sus consumos y ahorrar costes. «El sector energético está cambiando y en un futuro las empresas podrán instalar sus propios panales fotovoltaicos para autoabastecerse. Tendrán que saber cuánto van a producir, pero también cuánto y cómo consumen en tiempo real, algo que también varía, entre otros factores, por la temperatura exterior. La idea es abarcar la producción energética completa, desde el inicio de la producción al consumo con el propósito de tocar en el futuro también lo relativo al almacenamiento. En realidad, nosotros somos expertos en software de gestión de la energia», explica Acha-Orbea.

Meteo for Energy ofrece este nuevo servicio bajo la marca Bigda Solutions, que ya han probado en Mercedes gracias a su participación en la aceleradora Bind 4.0. Y ahora conocen también Volkswagen gracias al programa de aceleración EDI ( European Data Incubator). «Para las tareas de pintura, por ejemplo, es importante mantener en la planta las condiciones de temperatura y humedad, y la climatización no es la misma un día de frío que uno de calor», pone como ejemplo la promotora de la firma.