El término "corto alcance" tiene distintos significados para distintos usuarios. Consideramos que cualquier horizonte dentro de la gama de previsiones meteorológicas razonablemente precisas es de corto alcance. Puede abarcar desde el periodo de negociación inmediatamente posterior hasta catorce días. Dentro de esta ventana ofrecemos tres herramientas distintas para ayudarle colectivamente a comprender mejor lo que hará la demanda a corto plazo.
Previsión de puntos
Combinamos los datos meteorológicos disponibles con el modelo TESLA para generar previsiones puntuales muy precisas y fiables para horizontes que se extienden hasta el límite de la previsión meteorológica disponible. Como somos plenamente conscientes de que ningún modelo es perfecto, controlamos el rendimiento de nuestras previsiones puntuales con respecto a las observaciones en tiempo real. Si tendemos a pronosticar en exceso, nuestros sistemas son lo suficientemente inteligentes como para atenuar nuestras previsiones en las siguientes 24 a 48 horas, y viceversa.
Nuestros sistemas pueden utilizar el mismo modelo TESLA para generar una previsión puntual para cada previsión meteorológica independiente a la que se tenga acceso. Los conjuntos de previsiones resultantes pueden ser muy útiles, ya que proporcionan una envolvente de escenarios probables de demanda.
Días comparables
Hemos desarrollado algoritmos para escudriñar los historiales disponibles de datos meteorológicos observados con el fin de identificar hasta cinco días en el pasado que sean meteorológicamente comparables al día previsto. Nuestro sistema mostrará entonces los datos de demanda observados de esos días junto a nuestras previsiones puntuales. Aunque los sistemas de demanda cambian con el tiempo, la herramienta de días comparables puede aportar una valiosa información sobre la capacidad de respuesta de un sistema ante determinados escenarios meteorológicos.
Sensibilidad a la temperatura
Para demostrar la sensibilidad potencial de un determinado sistema de demanda o generación a las fluctuaciones de la temperatura, generamos habitualmente múltiples previsiones de demanda utilizando una única previsión meteorológica, aumentando y disminuyendo la temperatura a cada hora un grado cada vez. El conjunto resultante puede ayudarle a determinar si las temperaturas más cálidas o más frías presentan un mayor riesgo de fluctuaciones de la demanda.