Cómo la inteligencia artificial está transformando el futuro de las energías renovables

A medida que la demanda mundial de energía continúa aumentando, el sector energético se enfrenta a un desafío único. Además de satisfacer la creciente demanda global, debe alcanzar los hitos que nos ayudarán a lograr un futuro de emisiones netas cero. Según datos de noviembre de 2021, 193 países de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) son partes del Acuerdo de París.

La energía renovable es la única solución sostenible para satisfacer nuestras demandas energéticas y al mismo tiempo reducir las emisiones. Sin embargo, existen múltiples desafíos para adoptarlo, lo que nos lleva al tema de esta publicación. La Inteligencia Artificial tiene el potencial de abordar algunos de los desafíos clave de la energía renovable para allanar el camino hacia un futuro neutral en emisiones. Los modelos de predicción basados en IA, como el programa de IBM para la Iniciativa SunShot del Departamento de Energía de EE. UU., son un modelo de autoaprendizaje que mejora su precisión con el tiempo, ya que tiene acceso a conjuntos de datos más grandes.

Previsión de generación

El sol, el viento y el agua son las tres principales fuentes de energía renovable para abandonar los combustibles fósiles. Estos están disponibles en abundancia y son relativamente fáciles de aprovechar. Sin embargo, hay un elemento de imprevisibilidad asociado a cada uno de ellos. Estos dependen del clima, que está fuera de nuestro control. La adopción de la Inteligencia Artificial en la gestión de la energía puede ayudar a leer datos históricos y parámetros meteorológicos actuales para pronosticar la generación futura. Durante los períodos de alta disponibilidad, los operadores pueden abastecer a toda la base de clientes a través de energías renovables. Cuando no hay disponibilidad suficiente para satisfacer la demanda esperada, pueden trasladar una parte de la carga a la generación basada en fósiles para mantener un suministro estable.

Previsión de la demanda

Las empresas de distribución de energía utilizan las tendencias históricas de la demanda para predecir la demanda esperada. A pesar de ser útil, este modelo es propenso a errores porque no tiene en cuenta los datos actuales (clima, imágenes satelitales, velocidad del viento, intensidad solar, sensores, etc.). Dada la imprevisibilidad del clima, la disponibilidad de luz solar y la velocidad del viento, es crucial combinar datos pasados con parámetros presentes antes de predecir la demanda esperada. La IA puede procesar grandes cantidades de datos complejos y desarrollar algoritmos más precisos para pronosticar tendencias de demanda precisas para las próximas horas.

Gestión de red

Las redes eléctricas son la columna vertebral de la infraestructura energética. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden aprovechar grandes conjuntos de datos para conocer los patrones de carga y garantizar una utilización óptima. Las redes pueden adaptarse a las previsiones de generación y demanda de carga para proporcionar una mayor confiabilidad y al mismo tiempo mantener los costos bajos. A medida que los gobiernos incentivan la adopción de energía solar para los consumidores domésticos y comerciales, las redes se están volviendo bidireccionales. La IA puede permitir que diferentes componentes del sistema eléctrico se comuniquen entre sí y eviten la congestión.

Mantenimiento de infraestructura

Las redes eléctricas son una red compleja de componentes eléctricos y su mal funcionamiento es sólo cuestión de tiempo. Las crisis repentinas consumen mucho tiempo y la perturbación resultante causa pérdidas a la economía. Los sistemas habilitados para IA pueden proporcionar datos en tiempo real sobre el estado general de la red y predecir qué partes de la red tienen más probabilidades de fallar. Los operadores pueden utilizar estos datos para realizar mantenimiento preventivo en momentos de baja demanda. Se puede alertar a los clientes con anticipación para garantizar que haya una interrupción mínima.

Excelencia operativa impulsada por la automatización

El pronóstico preciso de la demanda, la generación de energía flexible, la transmisión eficiente de energía a través de una red saludable y la distribución son algunas de las partes móviles clave de un sistema eléctrico. Es una red compleja que requiere una toma de decisiones rápida y precisa. Las computadoras modernas son mejores que los humanos a la hora de absorber grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en reglas. Las capacidades de autoaprendizaje de la Inteligencia Artificial hacen que las computadoras sean mucho más eficientes que los operadores cuando se trata de monitorear el estado de la red y mantener una infraestructura eléctrica confiable. Una red eléctrica que funcione con su máxima eficiencia es una situación beneficiosa para todas las partes interesadas.

La integración de la Inteligencia Artificial en el sector de las energías renovables tiene el potencial de resolver una multitud de problemas existentes que afectan a la industria. Sin embargo, es más fácil decirlo que hacerlo. Necesita un socio de confianza para garantizar una transición exitosa.

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