La Comunidad de Madrid ha invertido 2,66 millones de euros (IVA incluido) para mejorar y modernizar el sistema de gestión de la energía en la red de Metro de Madrid. La inversión incluye dos proyectos principales, formalizados mediante sendos contratos adjudicados en marzo de 2022: por un lado, la renovación del Sistema Centralizado de Gestión de Energía (SCGE) de Metro; y por otro, el desarrollo de un módulo predictivo de energía, basado en Inteligencia Artificial, para ajustar el consumo eléctrico del suburbano madrileño.
El primero de los proyectos cuenta con un presupuesto de 2,4 millones de euros y comprende tanto la renovación y evolución del software del SCGE como la renovación del equipamiento para la gestión de la energía, lo que permitirá disponer de datos de medida de energía y consumos de los Centros de Tracción (CTR) de Metro. La implantación de este sistema, en la fase final de su ejecución aprovechando las obras de la línea 6, permitirá mejorar continuamente la eficiencia y seguridad energética de la compañía, disminuir los costes relacionados con la energía y reducir la emisión de gases de efecto invernadero.
Por otro lado, el segundo proyecto, con un presupuesto de 243.000 euros, ha supuesto el desarrollo de un software del Módulo de Analítica y Predicción Energética (MAPE), un sistema predictivo de cálculo energético global que a partir de una serie de variables permite determinar los niveles óptimos de consumo y trasladarlos al SCGE. Basado en Inteligencia Artificial y algoritmos matemáticos, este sistema permitirá ajustar anticipadamente las necesidades de consumo de energía de la compañía.
El MAPE terminó de desarrollarse en diciembre de 2024 y actualmente Metro lo está comenzando a implementar en toda la red. Para modelar los sistemas se utilizan por un lado datos procedentes de la propia Red, como el inventario y características técnicas de los equipamientos de estaciones (escaleras mecánicas, ascensores, climatización de cuartos técnicos, bombeo y ventilación, alumbrado, peaje…), del movimiento de trenes y viajeros, de los consumos históricos de subestaciones y de condiciones ambientales interiores, entre otros. Y, por otro, datos de variables externas, como las previsiones meteorológicas de las condiciones ambientales exteriores o las tarifas eléctricas en los mercados OMIE y OMIP. El sistema permite generar series analíticas de consumo energético y calor generado que se emplean para entrenar modelos de aprendizaje automático y obtener así la mejor configuración del sistema energético.
La renovación y evolución del software del SCGE ha sido cofinanciado al 40% a través del programa FEDER 2021-2027 de la Comunidad de Madrid. Por su parte, en lo referido al proyecto del MAPE, la totalidad del mismo también ha sido cofinanciado al 40% a través del programa FEDER 2021-2027. Ambos dentro del Objetivo Político 1 y Objetivo Específico RSO1.2. “Aprovechar las ventajas que ofrece la digitalización a los ciudadanos, las empresas, las organizaciones de investigación y las administraciones públicas”. Todo ello redundará en una mejora continua de la eficiencia y seguridad energética de la compañía, disminuyendo los costes relacionados con la energía y reduciendo la emisión de gases de efecto invernadero.