Por Charly Lizarralde, Co-Founder y CEO de 7Puentes
En la gestión de redes de gas, la capacidad de anticipar el comportamiento del sistema es el factor que separa una operación eficiente de un desbalance crítico. En 7Puentes, el desafío fue claro desde el principio: desarrollar un sistema de forecasting de presión y caudal capaz de proyectar la evolución de la red en horizontes de 24, 48 y 72 horas. Esta visibilidad no solo facilita la planificación del linepack —el gas almacenado en la propia red como buffer de presión—, sino que permite activar alertas tempranas antes de que se produzcan caídas de presión en los nodos.
El desafío operativo en el contexto argentino
En Argentina, las caídas de presión son un desafío recurrente que se intensifica durante los meses de invierno. La fricción excesiva en tuberías antiguas, los diseños de red subdimensionados frente a la demanda actual y las fugas no detectadas se combinan para comprometer la estabilidad del servicio justo cuando más se lo necesita.
A esto se suma un marco regulatorio exigente: bajo las normas NAG-200 y NAG-203 de ENARGAS, el control de presión y estanqueidad no admite márgenes amplios. En instalaciones domiciliarias tipo, la pérdida máxima tolerable es de apenas 150 Pascales. En ese contexto, predecir desviaciones antes de que alcancen umbrales críticos deja de ser una ventaja operativa para convertirse en una necesidad para una operación segura y conforme a la normativa.
Las redes de gas dejan de gestionarse en función de su estado actual y pasan a operarse en función de su comportamiento esperado.
Una arquitectura construida para escalar
El desarrollo del sistema evolucionó en etapas. La fase inicial, basada en enfoques por señales individuales, logró mejoras en el 43% de los casos. La arquitectura híbrida actual alcanza un 57% de señales con mejora respecto al baseline de persistencia, con un mean skill positivo del +4,6%: una mejora promedio sobre el punto de referencia utilizado.
Desde el punto de vista técnico, el sistema utiliza modelos LightGBM entrenados sobre un dataset unificado que rompe los silos de información entre áreas. Con normalización z-score y un esquema de seis modelos especializados, el sistema captura las dependencias de toda la red y permite entender cómo un cambio en un nodo afecta al resto del sistema.
El modelo integra más de 90 variables: dimensión temporal (hora, día, estacionalidad), memoria física de la red (lags, tendencias, ratios de caudal, estado del linepack) y contexto meteorológico —crucial en Argentina, donde un cambio brusco de temperatura puede disparar la demanda en pocas horas.
Resultados que se traducen en operación
Los datos muestran una mejora consistente, especialmente en la familia de presión, donde el mean skill alcanza el +6,9%, con desempeño destacado en los horizontes de 48 y 72 horas. Esta capacidad permite proyectar eventos de estrés operativo con antelación y activar niveles de alerta diferenciados —WARNING y CRITICAL— antes de que la situación se vuelva crítica.
A diferencia del monitoreo clásico basado en umbrales fijos, este enfoque detecta degradaciones progresivas invisibles para los sistemas convencionales: situaciones donde la red se deteriora lentamente durante horas sin cruzar ningún umbral, acumulando fragilidad hasta que ya no hay margen para reaccionar. La diferencia no es de grado: es de paradigma.
El camino que viene
El foco de los próximos pasos está en profundizar la precisión del horizonte de 24 horas —incorporando lags más cortos para capturar la inercia reciente y gradientes que registren cambios rápidos—, mejorar la modelización del flujo integrando la demanda agregada como señal explicativa y consolidar la operación continua mediante pipelines MLOps con validación de alertas en contexto real.
El forecasting no es solo una ventaja tecnológica. Es la base de una gestión moderna de redes de gas, comprometida con la continuidad del servicio.
Este enfoque marca un cambio de paradigma en la industria. Para las empresas de servicios públicos con operación crítica en redes de gas, la capacidad de anticipar el comportamiento de la infraestructura no es un lujo: es la diferencia entre anticiparse al invierno o gestionarlo como una emergencia permanente. No se trata solo de optimizar recursos, sino de transformar la infraestructura en un sistema más inteligente y resiliente.
En un sector donde la estabilidad y el cumplimiento normativo son críticos, el forecasting es la base de una gestión moderna, eficiente y profundamente comprometida con la continuidad del servicio.
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