Emalsa desarrolla con la Universidad de Las Palmas una herramienta para prever la demanda diaria de agua
Дата публикации: 22-06-2026 16:28:53
La empresa señala que la aplicación alcanzó un error medio del 2,8%, "un resultado especialmente relevante teniendo en cuenta que la demanda urbana de agua depende de muchos factores sociales, climáticos, turísticos y operativos"
El Grupo de Investigación en Sistemas Energéticos Renovables (GRRES) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y la Empresa Mixta de Aguas de Las Palmas (Emalsa) han colaborado para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial capaz de anticipar la demanda diaria de agua en el entorno de operación de la planta desaladora Las Palmas III, situada en el complejo de Piedra Santa, en la entrada sur de la capital grancanaria.
En un comunicado, la empresa mixta de Aguas ha detallado que esta herramienta emplea datos históricos de distribución de agua, información meteorológica, y variables de calendario (como día de la semana, si es laborable o festivo, etc.) para prever la demanda con una anticipación que puede alcanzar hasta los 15 días.
Con la información que procesa la aplicación, Emalsa dispone de un apoyo adicional para mejorar la planificación de la producción de agua, la gestión de los depósitos y la organización de las tareas de mantenimiento.
Durante su validación en condiciones reales, Emalsa señala que la herramienta alcanzó un error medio del 2,8%, “un resultado especialmente relevante teniendo en cuenta que la demanda urbana de agua depende de muchos factores sociales, climáticos, turísticos y operativos”.
Herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Emalsa y la ULPGC, capaz de anticipar la demanda diaria de agua en el entorno de operación de la planta desaladora Las Palmas III.
Esta aplicación ya ha sido integrada en el entorno operativo de Emalsa mediante una API, una interfaz de programación que permite a las aplicaciones comunicarse, conectada al sistema interno de la planta, “lo que facilita que el modelo trabaje con datos reales y en tiempo real, generando predicciones precisas y útiles”, subraya la empresa.
Tener la capacidad de anticipar días de alta o baja demanda permite optimizar otras operaciones, como por ejemplo la planificación de las paradas de mantenimiento, lo que se traduce en una gestión más eficiente y sostenible, con menor coste energético
Este avance se enmarca en el proyecto IDIWATER (cofinanciado con fondos FEDER del Programa de Cooperación Interreg MAC 2021-2027), que reúne a centros públicos y universidades de Canarias y África con el objetivo es resolver problemas comunes del ciclo industrial del agua mediante investigación aplicada.
Emalsa destaca que la herramienta creada supone “un paso importante hacia una gestión más inteligente, eficiente y anticipativa” del agua en territorios insulares y con estrés hídrico, así como un ejemplo de transferencia de conocimiento y colaboración entre la universidad pública y empresa para generar soluciones aplicada a problemas reales.
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