Hoy, prácticamente todas las distribuidoras de gas cuentan con algún nivel de monitoreo en sus redes de gas: sensores de presión, caudal y temperatura, sistemas SCADA que centralizan datos en tiempo real y equipos operativos preparados para actuar ante alarmas. Sin embargo, hay una brecha de madurez operativa que sigue marcando la diferencia en la forma de gestionar la red: monitorear no es predecir. En muchos casos, las organizaciones avanzan en instrumentación y generación de alertas —porque es el paso más directo—, pero se detienen ahí, sin evolucionar hacia capacidades que permitan anticipar el comportamiento del sistema.
Tal es así que mientras el monitoreo describe lo que está ocurriendo, la predicción permite anticipar qué va a pasar y por qué. Esa diferencia, que parece conceptual, tiene impacto directo en la operación, especialmente durante el invierno. En Argentina, la demanda total del sistema puede escalar desde valores cercanos a 130 millones de m³ diarios hasta picos de casi 190 millones en olas de frío, tensionando toda la red de transporte y distribución.
Los sistemas SCADA tradicionales trabajan sobre umbrales fijos: cuando una variable cruza cierto límite, se dispara una alarma. Este enfoque asume que los problemas aparecen de forma abrupta. Pero en la práctica, definir y mantener esos umbrales no es trivial: requieren ajustes constantes a medida que cambian las condiciones de operación, lo que introduce una carga cognitiva significativa sobre los equipos y un esfuerzo de mantenimiento continuo.
Además, en redes de gas, el deterioro es progresivo. Es posible operar durante días con un linepack en descenso sin activar alertas, acumulando fragilidad hasta que una nueva variable —una caída adicional de temperatura o un cambio operativo— lleva al sistema al límite.
El linepack es, en términos simples, la cantidad de gas almacenado dentro de la propia red a través de la presión: una forma de energía distribuida que permite absorber variaciones de demanda en el corto plazo. A diferencia de las redes eléctricas —donde el almacenamiento es limitado y requiere infraestructura específica—, las redes de gas cuentan con una capacidad intrínseca de amortiguación. Pero esa capacidad no es infinita: si no se gestiona activamente, se degrada de manera silenciosa hasta volverse crítica.
En este contexto, no alcanza con tener “alertas tempranas” si no están acompañadas de capacidad de anticipación y decisión. Una alerta que llega cuando el sistema ya está comprometido sigue siendo, en la práctica, reactiva. La diferencia está en intervenir en el momento justo: como ver a un niño jugando con fuego y actuar antes de que el incendio empiece. En operación, anticipar no es solo saber qué va a pasar, sino tener el tiempo y los criterios para actuar antes de que el riesgo se materialice.
Sin dudas que un enfoque basado en modelos híbridos cambia la lógica tradicional. La combinación de forecast de demanda con modelos avanzados sobre series temporales y topología de red permite anticipar escenarios con varios días de anticipación y gestionar la operación de forma activa.
En términos concretos, el cambio se traduce en:
- Anticipación operativa: prever picos de demanda con 48–72 horas de anticipación y preparar la red.
- Gestión activa del linepack: utilizar la red como buffer, acumulando gas antes de eventos críticos.
- Reducción de riesgos: evitar situaciones límite que derivan en cortes a industrias o usuarios.
- Mejor uso de datos: integrar información meteorológica, operativa e histórica en tiempo real.
- Menor costo operativo: reducir decisiones de emergencia, importaciones urgentes y pérdidas de eficiencia.
Este conjunto de capacidades redefine la operación: el cambio no es solo tecnológico sino que implica evolucionar desde una operación reactiva hacia una operación anticipativa, donde los datos no sólo describen el presente, sino que permiten gestionar el futuro. Como conclusión central: el invierno no avisa. Pero los datos, bien utilizados, sí.
