La IA aplicada a las energías renovables permite simplificar los procedimientos de eficiencia energética para lograr maximizarla. También facilita la transición a fuentes renovables, optimizando toda la gestión energética en su conjunto.
El sector energético es uno de los que más se están transformando con la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Generativa. Fatih Birol, director ejecutivo de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), confirmó que la demanda de electricidad ya se ha visto afectada por los centros de datos y otras infraestructuras clave para la inteligencia artificial.
“No hay inteligencia artificial sin energía”, afirmó, señalando que se van a construir miles de centros de datos. “Este es el reto para los gobiernos: encontrar electricidad de forma limpia, sostenible y asequible”.
Inteligencia Artificial y Energías Renovables
La gestión energética engloba las acciones y procesos que buscan la optimización del uso de la energía. Sus ventajas son una mayor eficiencia energética, una reducción de costes y un menor impacto ambiental.
Los sistemas de gestión energética creados con Inteligencia Artificial han hecho progresar rápidamente la eficiencia de las construcciones, tanto de edificios como de infraestructuras industriales. La IA ya se usa en el diseño, operación, construcción y mantenimiento de plantas.
Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones y también anomalías en el uso de energía. También predicen la demanda y, por ende, permiten ajustar las operaciones de transporte y almacenamiento. Su capacidad para el procesamiento de datos en tiempo real logra maximizar la capacidad de producción y de distribución.
De esta forma, se alcanzan mejoras integrales en la eficiencia y ahorros energéticos. Pero no solo eso, sino que también puede jugar un papel en cuanto a la protección de la biodiversidad. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede predecir los hábitos de migración y vuelo de las aves, para planificar la construcción y explotación de un parque eólico minimizando su impacto.
La IA en las infraestructuras energéticas
La Inteligencia Artificial, junto a otras tecnologías digitales como robots y drones, ofrece la posibilidad de operar y hacer inspecciones más rápidas, seguras y eficaces en los entornos en los que se encuentran las infraestructuras.
Las tecnologías más innovadoras de la transformación digital en la construcción, como BIM (Modelado de Información de Construcción) o los gemelos digitales, optimizan notablemente las operaciones de infraestructuras.
De BIM ya hemos hablado en artículos anteriores. Por su parte, los gemelos digitales crean simulaciones de las infraestructuras, haciendo posible la optimización del rendimiento mediante escenarios y análisis de datos muy detallados recreados en entornos virtuales.
Muy interesante también es la capacidad de la IA para predecir de forma muy precisa la posibilidad de que se produzca una incidencia en una instalación. Ello posibilita que se pongan en marcha medidas de prevención antes de que ocurra.
Por otro lado, ante un fallo ya declarado, la IA analiza las causas, la gravedad y las consecuencias, definiendo también las soluciones a implementar en cada caso. Todo ello maximiza la seguridad y la fiabilidad, a la vez que reduce los costes.
Pero también tiene una aportación clave para funciones más rutinarias. Por ejemplo, la limpieza de los paneles solares y otras fuentes renovables. La IA podría proporcionar indicaciones sobre el momento y la necesidad de limpieza o lavado, con el fin de optimizar su frecuencia y eficiencia, aumentando de nuevo la producción de electricidad, además de ahorrar agua.
IA aplicada a la producción y almacenaje de energía renovable
Los algoritmos de Inteligencia Artificial analizan datos de fuentes de energía renovable (paneles solares, turbinas eólicas, etc.) y predicen la generación de energía en función de la demanda. Todo ello mejora el rendimiento del sistema. Además, integran otros recursos como los patrones climáticos y el histórico, con los que pueden obtenerse pronósticos más rigurosos, garantizando la eficiencia de recursos.
La IA puede optimizar la producción y reducir costes en cualquier proceso de producción de energía renovable, pero es especialmente relevante en la producción de hidrógeno renovable. Tiene un papel fundamental a la hora de predecir la demanda e identificar nuevas ubicaciones para las plantas de producción.
La IA juega un papel relevante en el H2Med: proyecto de hidrógeno verde en Europa. Sobre todo en las fases iniciales de análisis de viabilidad y conceptualización. La IA proporciona datos esenciales para la toma de decisiones de inversión y para los análisis económicos, técnicos y medioambientales mediante simulaciones digitales.
La IA, al predecir la necesidad, consumo y producción de energía, también puede optimizar el momento y modo de almacenar y liberar cualquier energía. Además puede tomar decisiones en tiempo real para equilibrar la oferta y la demanda. Por ejemplo, durante los periodos de mayor producción de energía renovable, la IA puede decidir almacenar el exceso de energía. A la inversa, durante los picos de demanda, la IA puede gestionar eficazmente la descarga de la energía almacenada para garantizar un suministro estable.
No solo IA en energías renovables: Big Data, Microgrid y Smartgrid
El Big Data es otra de las tecnologías digitales de última generación que están teniendo un papel protagonista en la transición energética. Brinda la oportunidad de procesar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información útil para la toma de decisiones.
Esto puede ser muy relevante en referencia a las microgrid o microrredes. Una microrred es una isla de energía, una red eléctrica autónoma que permite generar tu propia electricidad y usarla cuando se necesite. La microgrid se compone de pequeñas y diversas fuentes de energía que operan de forma paralela o autónoma con respecto a la red principal.
Su objetivo es ofrecer un suministro eléctrico fiable, de gran eficiencia y con mayor calidad del servicio, además de hacerlo seguro y sostenible, en zonas rurales y urbanas.
Al igual que las redes de energía convencionales, las microgrids pueden abastecer a los usuarios afiliados a la red eléctrica, pero de forma local, al disponer de los mecanismos necesarios para generar, distribuir y regular el flujo eléctrico. Así, ofrecen una solución más optimizada para la integración de las renovables de forma comunitaria.
Gracias al Big Data y la IA, el futuro cercano traerá consigo los Smart Grids o redes eléctricas inteligentes, capaces de adaptarse y responder en tiempo real a las fluctuaciones en la oferta y demanda de energía. Podrán optimizar la distribución de la energía, integrar fuentes renovables de manera eficiente y mejorar la resiliencia frente a incidentes y desastres naturales.
