Hace un par de meses escuché algo que se me quedó dando vueltas en la cabeza por bastante tiempo. Una de esas frases, a lo Richard Feynman, que con palabras simples te permite ir a las raíces del asunto, para así guiarte de una manera fluida a poder realmente entender lo que se tiene al frente.
Este personaje, hablando de la electrónica y computación, las describe como “un arte en el cual el ingenio humano toma cosas extremadamente simples y las convierte en soluciones que muchas veces parecen magia”. Esto me llamo la atención de inmediato, pues va mucho más allá de sólo estas áreas, y su potencial incremental es increíble, pero será tema para otra publicación.
Esta, espero interesante, introducción tiene el motivo de dar un contexto para poder contarles un poco de lo que estamos haciendo en ECRSOLAR, con el espíritu de ir formando soluciones de alto valor. Nuestra empresa está apasionada con la información, pues creemos que poco a poco, utilizando con ingenio las herramientas disponibles y datos (los cuales son muchas hoy en día), es como con el tiempo salen soluciones de donde uno menos se lo espera. Una pieza a la vez, un experimento a la vez. Por esto nos pusimos a jugar con algoritmos en base a Python e información pública (gracias ley de transparencia y código abierto) para realizar un pequeño estudio.
Separamos el estudio en 3 partes. En la primera, que tocaremos hoy, iniciamos con un análisis visual de 3 plantas con similar ingeniería ubicadas dentro de un radio de 5 km de distancia. En las partes 2 y 3, empezamos a integrar algoritmos y cálculos más en detalle, para encontrar patrones relevantes que nos dieran información de valor. Bienvenido a esta serie de posts donde esperamos hacerlos sentir parte del proceso de descubrimiento en donde pequeñas y simples piezas empiezan a tomar forma de maneras no planificadas.
La primera pregunta fue ¿desde dónde iniciamos? Sabíamos que los datos de generación de toda planta conectada a la red eléctrica nacional están disponibles en internet. Por lo que fuimos por lo más simple, eligiendo 3 plantas con ingeniería similar ubicadas dentro de un círculo de 5 km. de diámetro. Bajamos la data de generación y obtuvimos una tabla con las generaciones mensuales para 3 plantas, a las cuales llamaremos planta verde, naranja y azul.
A primeras, podemos ver el claro liderazgo de la planta azul, dejando a la verde atrás por casi un 16%. Sin embargo, esto no nos dice mucho, tan sólo que esta última planta funciona peor que las otras, por lo que probamos graficando directamente desde Excel.
Sin embargo esto nos deja igual de ciegos, aún tenemos mucha data, pero poca inteligencia Acá es donde nos detuvimos nuevamente con el equipo a preguntarnos cómo sacar valor a lo que tenemos entre manos y decidimos dar mayor granularidad al asunto, graficando la generación diaria de cada planta durante el año, obteniendo lo siguiente:
Ya la cosa empieza a tomar forma y podemos ver como cada planta se comporta de manera distinta, observando caídas constantes de la planta verde. Sin embargo; aún no quedamos conformes con lo obtenido.
Sí, estábamos mejor que al inicio, pero aún no sentíamos el valor frente a nosotros. Ahí entró Victor Muñoz con el comentario “Ahora hagámoslo interactivo, con un gráfico en php” y a los pocos días nos entregó un gráfico con el cual obtuvimos imágenes como las siguientes:
La planta verde se cae bastante más que las otras. Vemos como el 22 de febrero sufre una pequeña caída, recuperándose para sufrir una indisponibilidad total durante casi una semana.
Pasando al final del periodo, junto con las recurrentes caídas de la planta verde (pondremos una bandera sobre eso), vemos también que la planta naranja finalmente logra superar a la planta azul durante la última quincena del periodo.
Finalmente, para terminar este entretenido ejercicio, cambiamos el enfoque a la generación horaria para mirar con otros ojos y obtener una vista de mayor granularidad en nuestro análisis, obteniendo un gráfico como el siguiente:
Y bueno, no nos dice nada :o. Pero volvamos a la semana del 22 de febrero, como vimos en los gráficos diarios...
Va tomando forma la cosa, podemos ver que el 23 de febrero hay una caída abrupta en las horas de la tarde. Volvió a funcionar de manera correcta hasta el 25 en la tarde, donde ya entra en indisponibilidad absoluta por casi una semana.
Ahora que armamos una estructura para visualizar la información y logramos identificar cosas interesantes a simple vista, le ponemos músculo al asunto en la parte 2.
En un siguiente post, intentaremos obtener aún más valor de la información disponible, gracias a nuevas piezas simples, que iremos agregando a lo ya armado, para así crear cada vez resultados más complejos e interesantes.
Y esto es sólo el primer paso. Durante los próximos meses vamos a agregar nuevos algoritmos estocásticos (se vienen varias sorpresas) y hacer más estudios como éste, encontrando patrones en la industria que les iremos compartiendo con el fin de apoyar el crecimiento de la energía solar en Chile.
Espero les haya gustado y si quieren saber más, conocer o simplemente conversar, les dejo mis datos más abajo.
Alejandro Opazo
Gerente de Línea
ECRSOLAR
aopazo@ecrsolar.cl