EDF Renewables Israel utiliza Predict+ para mejorar las previsiones energéticas y la toma de decisiones de mercado

Publicado el
20 de octubre de 2025

Resumen ejecutivo

EDF Renewables Israel se ha asociado con Tigo Energy para implementar Predict+, una plataforma de previsión energética basada en inteligencia artificial diseñada para mejorar la planificación operativa, la participación en el mercado y la rentabilidad de las carteras energéticas.

Gracias al uso de Predict+, EDF Renewables Israel ha obtenido capacidades avanzadas de previsión sobre los datos de consumo y generación, lo que le permite mejorar la toma de decisiones con un día de antelación, obtener un conocimiento más profundo del mercado y realizar un análisis más detallado de los ingresos. La plataforma integra datos de contadores inteligentes, datos meteorológicos y modelos de aprendizaje automático para ofrecer previsiones de gran precisión e inteligencia operativa útil.

En la actualidad, Predict+ presta apoyo a EDF Renewables Israel mediante análisis energéticos avanzados que contribuyen a optimizar las previsiones, agilizar la presentación de informes reglamentarios y reforzar la participación en los mercados competitivos de la electricidad.

El reto

Los productores de energía y las empresas de servicios públicos se enfrentan a una complejidad cada vez mayor a la hora de pronosticar la demanda y la generación de electricidad. El rápido crecimiento de las fuentes de energía renovables, la evolución de la dinámica del mercado y el aumento de los requisitos normativos hacen que la precisión de los pronósticos sea más importante que nunca.

EDF Renewables Israel necesitaba una plataforma capaz de:

  • Previsión del consumo y la generación de electricidad con gran precisión
  • Integración de grandes volúmenes de datos de contadores inteligentes y datos operativos
  • Apoyo a la planificación operativa para el día siguiente y a largo plazo
  • Proporcionar información sobre el mercado relacionada con los precios y la demanda
  • Permitir el análisis de la rentabilidad basado en datos de facturación e ingresos
  • Elaboración de informes que cumplan con los requisitos normativos

Los métodos tradicionales de previsión carecían de la flexibilidad y la inteligencia predictiva necesarias para gestionar estos sistemas energéticos cada vez más complejos.

La solución

EDF Renewables Israel ha implementado Predict+, la plataforma de análisis y predicción basada en inteligencia artificial de Tigo Energy.

Predict+ utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático para procesar diversos flujos de datos, entre los que se incluyen:

  • Datos de los contadores inteligentes
  • Perfiles históricos de carga y generación
  • Previsiones meteorológicas y tendencias meteorológicas históricas
  • Señales de los precios de mercado
  • Datos operativos y de comportamiento energético

La plataforma genera previsiones de alta resolución sobre la producción y el consumo de electricidad y transforma esas previsiones en información operativa y financiera.

Predict+ también ofrece funciones de análisis modulares, entre las que se incluyen:

Previsión energética

Predicciones precisas del consumo y la generación de energía en toda la cartera de EDF Renewables Israel.

Perspectivas del mercado

Análisis de las tendencias de la demanda y de las señales de precios para orientar la participación en los mercados eléctricos.

Análisis de beneficios

Información financiera detallada obtenida a partir de las API de facturación y los datos operativos.

Informes reglamentarios

Salidas de datos diseñadas para cumplir los requisitos de conformidad del operador de la red eléctrica de Israel.

Aplicación

Predict+ se integra con los sistemas operativos y las fuentes de datos existentes, lo que permite a EDF Renewables Israel poner en marcha rápidamente los flujos de trabajo de previsión y análisis.

La plataforma recopila datos de contadores inteligentes y otras señales operativas, y aplica modelos de aprendizaje automático que se adaptan continuamente a medida que se dispone de nuevos datos. Esto permite que las previsiones mejoren con el tiempo y se mantengan resistentes ante los cambios en las condiciones del mercado o en los comportamientos.

El diseño modular de Predict+ permite a EDF Renewables Israel ampliar su uso a otras funciones analíticas a medida que evolucionan las necesidades operativas.

Resultados

Gracias a Predict+, EDF Renewables Israel ha obtenido capacidades avanzadas de previsión y análisis que mejoran la toma de decisiones tanto operativas como financieras.

Entre las principales ventajas se incluyen:

Mayor precisión en las previsiones

Predict+ utiliza modelos de aprendizaje automático que perfeccionan continuamente las predicciones a partir de datos históricos y en tiempo real.

Mayor participación en el mercado

La información sobre el mercado ayuda a EDF Renewables Israel a anticipar las tendencias de la demanda y los precios a la hora de participar en los mercados energéticos.

Análisis de una mayor rentabilidad

Los análisis financieros relacionan las previsiones operativas con los datos de ingresos y facturación, lo que permite obtener una visión más clara del rendimiento de la cartera.

Cumplimiento normativo optimizado

Predict+ permite generar informes que cumplen con los requisitos del operador de la red eléctrica de Israel.

Análisis de datos escalable

La plataforma permite a EDF Renewables Israel analizar grandes volúmenes de datos energéticos sin perder flexibilidad operativa.

¿Por qué Predict+?

Predict+ se ha diseñado específicamente para productores de energía, empresas de servicios públicos y distribuidores de energía que operan en unos mercados energéticos cada vez más complejos.

La plataforma combina:

  • Modelos de previsión basados en la inteligencia artificial
  • Análisis específicos sobre energía
  • Integración con los sistemas operativos y de facturación
  • Procesamiento de datos escalable para grandes carteras energéticas

Estas capacidades permiten a las organizaciones ir más allá de las herramientas de previsión tradicionales y avanzar hacia la optimización energética basada en datos y el análisis de la rentabilidad.