Red Eléctrica de España (REE) es la empresa responsable de la operación y el transporte del sistema eléctrico en España. Garantiza el suministro de electricidad en condiciones de seguridad y eficiencia, gestionando en tiempo real el equilibrio entre generación y demanda. Además, impulsa la integración de energías renovables y el desarrollo de infraestructuras eléctricas para avanzar en la transición energética y la sostenibilidad.
El Departamento de Modelos para la Operación del Sistema (DMOS) trabaja en la mejora de la calidad de previsiones mediante la automatización del reporting y el análisis de errores de previsión. Desde 2020, Red Eléctrica ha desarrollado DELFOS, una plataforma en la nube basada en AWS, que unifica todos los previsores del Operador del Sistema, esenciales para garantizar la seguridad y fiabilidad del sistema eléctrico. El estudiante participará en el desarrollo de dashboards interactivos con QuickSight para el análisis y seguimiento de previsiones, facilitando la visualización de datos para diversos usuarios internos y externos.
Objetivos:
Durante estas prácticas, el estudiante del MÁSTER EN PRODUCTIVIDAD, GESTIÓN ADAPTATIVA E INNOVACIÓN podrá desarrollar competencias en varias áreas clave del programa:
- Toma de Decisiones: Aplicación de modelos predictivos y análisis de datos para mejorar la toma de decisiones operativas en el sistema eléctrico.
- Prospectiva Estratégica: Evaluación de tendencias a través de dashboards avanzados, facilitando la identificación de patrones de previsión.
- Innovación: Uso de tecnologías de Big Data y Cloud Computing (AWS) para la transformación y visualización de datos operativos.
- Inteligencia Artificial: Implementación de procesos de análisis automatizados con Python para la optimización de previsiones.
- Elaboración de Informes: Desarrollo de cuadros de mando e informes estratégicos para equipos técnicos y directivos. Eficiencia y Efectividad: Optimización de la presentación y distribución de datos, mejorando el acceso a la información clave.
Actividades a desarrollar:
Desarrollo de dashboards para análisis, seguimiento y cuadros de mando de los previsores con QuickSight, entre otros:
• Errores de los previsores de demanda y renovables
• Cuadro de mando DLR
• Informe incentivos de la CNMC a la mejora de los previsores de demanda y renovables
• Análisis de los resultados obtenidos
Aptitudes del candidato:
- Formación: Grado en Matemáticas, Estadística, Ingeniería o Física.
- Conocimientos de programación: Preferiblemente Python.
- Herramientas de visualización de datos: PowerBI, QuickSight, Tableau o similar
