SIPS y Curvas de Carga: Aprovechando el Big Data para vender

¿Tienes un cliente industrial con un consumo anual de 400.000 €, pero al preguntarle cuándo consume más, te responde con un vago "durante el día"? Sabes que ahí hay oportunidad de negocio —una instalación fotovoltaica, una batería virtual, una optimización de potencias— pero sin datos precisos, estás disparando a ciegas. Aquí es donde el SIPS y las curvas de carga cuarto-horarias se convierten en tu mejor arma comercial.

Mientras tus competidores siguen vendiendo con simulaciones genéricas basadas en promedios, tú puedes ofrecer estudios energéticos automatizados con datos reales extraídos directamente de la distribuidora. No es magia: es Big Data aplicado a la consultoría energética. Y cuando dominas esta información, no solo vendes luz más barata; vendes estrategia energética a medida.

Qué es el SIPS y por qué es tu mina de oro oculta

El SIPS (Sistema de Información de Puntos de Suministro) es la base de datos que gestionan las distribuidoras eléctricas y que está regulada por la CNMC. En ella se almacena toda la información técnica, de consumo y comercial de cada CUPS conectado a la red: desde la potencia contratada hasta el histórico de consumos cuarto-horarios.

Para el asesor energético promedio, el SIPS es simplemente "donde saco el historial de facturas". Pero para un consultor de alto nivel, es el ecosistema de datos más valioso del sector. ¿Por qué? Porque dentro de esa base hay información que te permite:

• Detectar patrones de consumo reales por franjas horarias (no estimaciones).

• Identificar picos de demanda que penalizan al cliente por exceso de potencia o energía reactiva.

• Calcular la viabilidad de autoconsumo fotovoltaico con curvas de generación solar superpuestas.

• Diseñar estrategias de Batería Virtual, aprovechando excedentes en horas valle y descargando en punta.

• Auditar facturas automáticamente, comparando lo que cobra la comercializadora con el consumo registrado en distribuidora.

Todo esto está ahí, esperando a que sepas extraerlo, procesarlo y convertirlo en propuestas comerciales que nadie más puede ofrecer.

El valor diferencial: De commodity a consultoría estratégica

Vender luz es una commodity. Todos los asesores pueden hacerlo. Pero cuando llegas a una reunión con un informe visual que muestra:

• El desglose exacto del consumo del cliente en periodos P1, P2, P3 y P6.

• Los días en que su maxímetro disparó su factura un 18%.

• Una simulación de ahorro con instalación fotovoltaica basada en su curva real de consumo (no en promedios).

• Un cálculo de ROI de batería virtual con datos horarios de excedentes y precio del pool.

...entonces ya no estás vendiendo luz. Estás vendiendo inteligencia de negocio aplicada a la energía. Y ese tipo de consultoría se paga (y se fideliza).

Automatizar la descarga de curvas cuarto-horarias: El proceso que marca la diferencia

El problema con las curvas de carga no es su existencia, sino su accesibilidad y procesamiento. Descargar manualmente los ficheros CSV de distribuidora, limpiarlos, consolidarlos, cruzarlos con tarifas de acceso y precios horarios del mercado… Todo esto puede llevarte horas por cada cliente.

Y aquí es donde la automatización mediante una plataforma SaaS especializada como Kiwatio cambia las reglas del juego.

El flujo de trabajo tradicional (y su infierno administrativo)

1. Acceso al SIPS vía distribuidora: Cada una tiene su portal (e-distribución, UFD, Viesgo…). Login manual.

2. Descarga del fichero CSV con los consumos cuarto-horarios (cada 15 minutos = 96 datos por día).

3. Limpieza de datos: Formato inconsistente, fechas mal estructuradas, valores nulos.

4. Procesamiento en Excel: Crear tablas dinámicas, cruzar con tarifas de acceso vigentes, calcular término de energía por periodo…

5. Generación de gráficos y propuesta comercial. Todo a mano.

Resultado: Un asesor energético tarda entre 2 y 4 horas en elaborar un estudio avanzado basado en curvas reales. ¿Y cuántos puedes hacer al mes manteniendo esa calidad? Cinco, si te esfuerzas. Diez, si no duermes.

El flujo automatizado: De horas a minutos

Con un sistema integrado:

1. Importación automática desde APIs de distribuidoras (o carga masiva de CSVs estandarizados).

2. Normalización de datos en la plataforma: Cada CUPS queda vinculado a su curva histórica.

3. Motor de cálculo que cruza automáticamente:

• Consumos cuarto-horarios.

• Tarifas de acceso (2.0TD, 3.0TD, 6.X).

• Precios horarios del pool (si es indexado).

• Curvas de generación solar teóricas (según ubicación y potencia FV).

4. Generación instantánea de informes visuales con gráficos de consumo por franjas, simulaciones de ahorro y propuestas personalizadas.

Resultado: El mismo estudio avanzado, listo en menos de 5 minutos. Y replicable para 100 clientes sin sudar.

Integraciones clave: El ecosistema de datos

Para que esto funcione sin fricciones, tu plataforma debe conectarse con:

• APIs de distribuidoras (e-distribución, UFD, etc.) para descarga automática.

• Bases de datos de precios del pool horario (OMIE).

• Módulos de comparación tarifaria (como el que Kiwatio ofrece) que calculen escenarios fijo vs. indexado.

• CRM integrado, para que toda la información del cliente esté centralizada y accesible desde una única ficha.

Este nivel de integración es lo que separa una hoja de Excel glorificada de un verdadero ERP energético.

Detectar patrones de consumo para vender Batería Virtual o Fotovoltaica

Aquí es donde el Big Data se convierte en dinero real. No basta con tener los datos; hay que saber interpretarlos y traducirlos en oportunidades comerciales concretas.

Caso 1: Cliente ideal para autoconsumo fotovoltaico

Patrón detectado en curva:

• Consumo concentrado entre 08:00h y 18:00h (horario laboral).

• Picos máximos entre 11:00h y 15:00h (coincide con radiación solar máxima).

• Consumo mínimo nocturno (solo equipos en standby).

Oportunidad:

Una instalación fotovoltaica puede cubrir hasta el 70-80% del consumo diurno, maximizando el autoconsumo instantáneo y reduciendo drásticamente la compra de energía en periodos punta (P1 y P2).

Propuesta automatizada:

Con la curva real y la simulación de generación FV (según latitud, orientación y potencia instalada), puedes mostrar:

• Ahorro anual estimado en €.

• Periodo de amortización de la inversión.

• Excedentes vertidos a red (y posible compensación).

Todo esto, con gráficos superpuestos que muestren la curva de consumo vs. curva de generación solar hora a hora. Un impacto visual brutal.

Caso 2: Cliente perfecto para Batería Virtual

Patrón detectado en curva:

• Consumo moderado diurno (cobertura FV al 60%).

• Picos nocturnos de consumo (entre 20:00h y 23:00h) por procesos industriales, hornos, climatización, etc.

• Excedentes FV no aprovechados en horas centrales del día.

Oportunidad:

Una Batería Virtual permite almacenar los excedentes de generación fotovoltaica (que de otro modo se verterían a red con compensación baja) y descargarlos en las horas de mayor consumo (y mayor coste energético).

Propuesta automatizada:

Calcula el arbitraje energético:

• kWh excedentes generados en P6 (valle) → Precio pool medio: 0,03 €/kWh.

• kWh descargados en P1 (punta) → Precio pool medio: 0,18 €/kWh.

• Diferencial de ahorro: 0,15 €/kWh almacenado y autoconsumido.

Multiplica esto por los kWh anuales gestionables y obtienes un ROI claro que justifica la suscripción a un servicio de Batería Virtual.

Caso 3: Penalizaciones ocultas (reactiva y maxímetro)

Patrón detectado en curva:

• Picos puntuales de potencia que superan la contratada (penalización por exceso).

• Consumo de energía reactiva elevado (cos φ bajo) en determinadas franjas.

Oportunidad:

Proponer:

• Optimización de potencias contratadas por periodos (en 3.0TD y 6.X).

• Instalación de baterías de condensadores para corregir el factor de potencia.

• Auditoría de maxímetros para identificar equipos problemáticos.

Estos servicios de valor añadido no los ofrece ninguna comercializadora. Pero tú, como asesor especializado, sí puedes. Y puedes cobrar por ello (fee de consultoría + comisión por gestión).

El análisis predictivo: El siguiente nivel

Con suficiente histórico de curvas, puedes aplicar algoritmos de machine learning (muchos ya integrados en plataformas avanzadas) para:

• Predecir consumos futuros con precisión superior al 80% (útil para negociación de contratos o coberturas).

• Detectar anomalías automáticamente (picos de consumo inusuales que pueden indicar averías o robos).

• Segmentar tu cartera de clientes por tipología de curva y ofrecer productos personalizados a escala.

Esto ya no es Excel. Esto es Big Data aplicado a la energía. Y es el futuro de la consultoría de alto nivel.

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Del CSV a la venta: Convertir datos en propuestas ganadoras

Al final, todo este análisis avanzado tiene un único objetivo: cerrar más ventas y con mayor margen.

Para ello, necesitas que tu plataforma no solo procese datos, sino que genere propuestas comerciales listas para enviar:

• Estudios energéticos visuales con marca blanca (tu logo, no el de la herramienta).

• Comparativas automatizadas de escenarios (fijo vs. indexado, con/sin FV, con/sin batería).

• Simulaciones de ahorro basadas en datos reales del cliente, no en estimaciones genéricas.

• Propuestas en PDF descargables, con gráficos profesionales y cálculos transparentes.

Y todo esto, generado en menos de 5 minutos desde que subes el fichero SIPS.

¿El resultado? Un asesor energético que puede gestionar una cartera de 500+ clientes sin perder calidad en el servicio. Que puede ofrecer consultoría de alto valor a precios competitivos. Y que puede escalar su negocio sin necesidad de contratar un ejército de analistas.

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Si hasta ahora has estado vendiendo luz basándote en "tablas comparativas genéricas" y facturas estimadas, es hora de dar el salto. Los datos están ahí, en el SIPS, en las curvas de carga. Lo único que necesitas es la infraestructura tecnológica para extraerlos, procesarlos y convertirlos en dinero.

Descubre cómo Kiwatio automatiza todo este proceso y permite que tu asesoría energética ofrezca el nivel de consultoría que solo las grandes consultoras podían permitirse. Porque en 2026, el asesor que domina los datos, domina el mercado.

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