Ayuda - Pestaña “Histórico y Predicción” HISTÓRICO

Esta pantalla permite comparar la evolución histórica de la demanda eléctrica con la disponibilidad renovable, y visualizar la previsión para apoyar decisiones de planificación y operación.

1. Elementos y controles

  • Demanda eléctrica: selector del tipo de demanda a analizar. Opciones: Actividades de negocio; Actividades de servicio; Demanda total; OPS; Demanda total + OPS.
  • Fuente de energía: selector de la potencia renovable a visualizar y comparar. Opciones: Potencia FV Total; Potencia Eólica; Potencia undimotriz Total; Potencia total Renovables.
  • Filtro temporal: campos DESDE y HASTA (con calendario) para definir el periodo de análisis.
  • Limpiar: restaura el rango temporal por defecto y elimina filtros.
  • Leyenda del gráfico: activa/desactiva series para facilitar la lectura.

2. Qué muestra el gráfico

El gráfico representa series temporales en potencia (kW) con dos tramos:

  • Histórico: valores medidos/registrados en el periodo.
  • Previsión: valores estimados a futuro a partir del modelo de predicción (líneas discontinuas).

Normalmente se visualizan de forma simultánea:

  • Demanda (histórico y previsión).
  • Potencia renovable disponible (histórico y previsión).

3. Cómo interpretarla (lectura rápida)

  • Brecha demanda-renovables: cuanto mayor sea la distancia entre demanda y renovables, mayor será la energía a cubrir con compra de red u otras fuentes.
  • Picos de demanda: identifica periodos de máxima carga para anticipar restricciones, costes o necesidad de gestión (flexibilidad, almacenamiento, etc.).
  • Contribución renovable prevista: si la previsión renovable crece en determinadas fechas, puede aprovecharse para desplazar consumos o programar operaciones intensivas.
  • Cambios de tendencia: una divergencia entre histórico y previsión suele indicar estacionalidad o patrones detectados por el modelo.
Nota: las previsiones son estimaciones y pueden variar por cambios operativos, meteorología y calidad de datos de entrada. Se recomienda revisar periódicamente el ajuste del modelo con datos reales.

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