- Calibsun | Experiencia
Experto en Ciencia de datos
La ciencia de datos es la disciplina que abarca tres pilares estrechamente relacionados: los algoritmos que transforman los datos brutos en previsiones, la arquitectura de datos que regula dónde se recopila, procesa y almacena la información, y el marco de seguridad que la protege en cada paso.
Controla tus datos, desde su captación hasta la obtención de información útil
En un sector en el que la capacidad global de energías renovables está creciendo a un ritmo sin precedentes y la gestión de la red eléctrica se enfrenta a una presión cada vez mayor por parte de la demanda, la capacidad de procesar datos operativos confidenciales de forma segura, cumpliendo con la normativa local, y de ofrecer previsiones útiles en tiempo real es un requisito del mercado.
Nuestras soluciones se basan en la investigación académica, se desarrollan en colaboración científica con Mines Paris – PSL y se fundamentan en publicaciones revisadas por pares (IEEE, EUPVSEC). Impulsados por un profundo compromiso con la I+D, hacemos avanzar la ciencia de la predicción solar al tiempo que integramos la soberanía de los datos y la ciberseguridad —incluida la certificación SOC 2 Tipo 2, actualmente en curso— en la arquitectura desde el primer día.
Nuestra experiencia en el ámbito de los datos
Previsión probabilística
Una previsión probabilística cuantifica la incertidumbre de la previsión asociada a cada predicción de la producción de energía fotovoltaica. Este enfoque se está convirtiendo en una práctica habitual para los productores independientes de energía (IPP), los operadores del mercado energético, los agregadores y los operadores de red, que deben sopesar los distintos escenarios de generación de energía solar.
Soberanía de los datos
En CalibSun, la gestión de datos se integra en la arquitectura desde el primer día, lo que garantiza que los datos energéticos confidenciales de la planta solar sean elaborados en el país o la región donde debe estar por ley.
Seguridad de los datos
Gestionar tus datos con cuidado y eficiencia
La incertidumbre cuantificada
La previsión probabilística ofrece una distribución completa de resultados, en lugar de un único valor, lo que permite tomar decisiones basadas en el riesgo en materia de comercialización, almacenamiento y distribución.
Soberanía por diseño
La arquitectura en la nube multirregional de CalibSun garantiza que los datos se recopilen, procesen y almacenen en el propio país de origen.
Seguridad en todas las capas
Desde la infraestructura alojada en AWS hasta la autenticación basada en tokens y la certificación SOC 2 Tipo 2, actualmente en curso, la seguridad está integrada de principio a fin.
- Preguntas
Ciencia de datos: respuestas a tus preguntas
¿Cuál es la diferencia entre una previsión solar determinista y una probabilística?
Una previsión determinista ofrece un único valor esperado por intervalo de tiempo. Una previsión probabilística ofrece una distribución completa de los posibles resultados (normalmente de Q05 a Q95), cuantificando la incertidumbre asociada a cada predicción.
¿Por qué es importante la soberanía de los datos para los operadores del sector de la energía solar?
Los datos operativos de las plantas solares son sensibles y, a menudo, están sujetos a normativas locales que regulan dónde pueden almacenarse, procesarse y transferirse. Para cumplir con la normativa, se requieren arquitecturas en la nube diseñadas para mantener los datos dentro de su jurisdicción de origen.
¿Cómo protege CalibSun los datos de sus clientes?
CalibSun combina la infraestructura de AWS de nivel empresarial, un estricto aislamiento del entorno del cliente, la autenticación basada en tokens (AWS Cognito) y la transferencia de datos cifrada (HTTPS/SFTP), y está tramitando la certificación SOC 2 Tipo 2.
¿Qué fuentes de datos alimentan los modelos de previsión de CalibSun?
Mediciones in situ (irradiancia, estaciones meteorológicas, cámaras de observación del cielo), imágenes de satélite y resultados de la predicción numérica del tiempo (NWP), combinados y ponderados en función del horizonte de predicción.
