La IA en el sector energético: aplicaciones y posibilidades
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la forma en que producimos, distribuimos y gestionamos la energía. Puede hacer que las centrales eléctricas sean más eficientes, reducir los costes de producción y aumentar la resiliencia de los sistemas energéticos. Esto es especialmente importante en el sector de las energías renovables, donde la variabilidad y la complejidad representan grandes desafíos.
Los expertos consideran la IA como uno de los mayores habilitadores que ha tenido el sector energético. Su impacto potencial es enorme a lo largo de toda la cadena de valor de la energía.
La IA en el sector energético: principales aplicaciones
Cuando hablamos de IA, no nos referimos a una sola herramienta. Incluye varias tecnologías como el aprendizaje automático, la automatización, el deep learning y la visión por computador. En conjunto, ayudan a resolver muchos de los problemas actuales del sector.
1. Predicción inteligente
Uno de los mayores retos de la energía renovable es la estabilidad de la red. La energía solar y eólica son intermitentes, por lo que la producción puede variar rápidamente.
La predicción inteligente utiliza IA y aprendizaje automático para analizar datos históricos, tendencias y condiciones meteorológicas en tiempo real. Al identificar patrones, puede predecir la producción energética a corto plazo con mucha mayor precisión.
En el caso de grandes plantas y plantas híbridas, esto ayuda a reducir el impacto de la intermitencia y mejora la planificación de los recursos. Para los operadores de red, reduce la incertidumbre y les ofrece mayor flexibilidad para responder a los cambios en la oferta y la demanda.
2. Mantenimiento predictivo
Las paradas no planificadas en las plantas renovables suponen un problema tanto operativo como financiero. Algo tan simple como el polvo en los paneles solares o el desgaste de los componentes de una turbina eólica puede reducir la producción de la planta, especialmente a gran escala.
El mantenimiento predictivo utiliza IA para supervisar los equipos, detectar señales tempranas de fallos y recomendar acciones preventivas antes de que pequeños problemas se conviertan en averías graves.
Por ejemplo, el uso del mantenimiento predictivo puede reducir los fallos en aerogeneradores en torno a un 20%. A largo plazo, esto se traduce en menos interrupciones, mayor eficiencia y menores costes de reparación y mantenimiento. A un nivel más amplio, puede ayudar a aumentar la productividad en toda la cadena de valor de las energías renovables.
3. Redes inteligentes (Smart Grids)
Las redes inteligentes aplican IA y aprendizaje automático para modernizar las redes eléctricas. Son capaces de aprender de los patrones de demanda y responder en tiempo real.
Estas redes utilizan sensores inteligentes para redirigir la energía hacia donde más se necesita y redistribuir la energía almacenada cuando la demanda aumenta. Esto ayuda a evitar sobrecargas y reduce el riesgo de apagones a gran escala.
Las redes inteligentes no solo son útiles para nuevas plantas renovables híbridas, sino también para las compañías eléctricas tradicionales que desean gestionar el suministro de forma más eficiente.
4. Optimización del almacenamiento de energía
La producción de energía renovable está creciendo rápidamente, pero la capacidad de almacenamiento no ha avanzado al mismo ritmo. Muchos sistemas de almacenamiento no están diseñados para largas duraciones ni se pueden escalar fácilmente. Como resultado, a menudo se desperdicia energía excedente o la infraestructura queda infrautilizada.
Los algoritmos de optimización basados en IA pueden mejorar la gestión de esta energía almacenada. Permiten almacenar automáticamente el excedente durante periodos de baja demanda y liberarlo cuando la demanda es alta. Además, pueden tener en cuenta la estabilidad de la red, los picos de precios y otras condiciones.
Esto se traduce en un mejor aprovechamiento de los activos de almacenamiento existentes y en una menor pérdida de energía renovable.
5. Trading inteligente de energía
El comercio de energía es complejo. Está influido por regulaciones, volatilidad del mercado, restricciones políticas y la integración de recursos renovables. Los métodos tradicionales de trading suelen no captar los cambios del mercado en tiempo real.
La IA y el análisis predictivo pueden seguir las condiciones del mercado en tiempo real, identificar oportunidades y respaldar decisiones de trading más informadas.
Esto beneficia a los actores de todos los niveles, desde la identificación de nuevas oportunidades hasta el cierre de operaciones de alto valor y la gestión más eficiente de sus carteras. De este modo, la IA puede hacer que el lado comercial del negocio energético sea más fluido y transparente.
La IA en el sector energético: los desafíos
Aunque la IA ofrece numerosos beneficios, su adopción en el sector energético sigue siendo limitada y fragmentada. Algunas de las principales razones son:
- Muchas plantas eléctricas a escala utility carecen de la infraestructura necesaria para una integración completa de soluciones avanzadas de IA.
- Los costes de implementación son elevados, tanto en tecnología como en esfuerzos de integración.
- El nivel de concienciación sobre la importancia de la IA para optimizar los sistemas de energía renovable sigue siendo bajo.
- Las preocupaciones sobre la seguridad de los datos y las restricciones normativas ralentizan su adopción a gran escala.
Existe además otro problema importante: la propia IA consume una gran cantidad de electricidad. Se espera que el consumo energético de los centros de datos de IA alcance aproximadamente los 945 teravatios-hora (TWh) en 2030, una cifra superior al consumo eléctrico actual de Japón.
A pesar de todo esto, estos desafíos pueden resolverse. A medida que la IA se integra en casi todos los sectores a nivel mundial, el sector energético también avanza en esa dirección, y las perspectivas siguen siendo positivas.
La IA en el sector energético: el futuro
De cara al futuro, el sector energético necesita soluciones de IA que no solo sean potentes, sino también energéticamente eficientes. La IA debe ayudar a optimizar la cadena de valor sin convertirse en una fuente significativa de consumo adicional.
El progreso futuro dependerá de:
- El desarrollo de soluciones autónomas y fáciles de integrar que no requieran grandes cambios en la infraestructura.
- Hacer que las herramientas de IA sean más asequibles para permitir una adopción más amplia.
- Democratizar el acceso para que los actores más pequeños también puedan beneficiarse, y no solo las grandes compañías eléctricas.
Otro factor clave es el talento. El sector necesita profesionales que comprendan tanto el mercado energético como el uso práctico de la IA. Una vez que se reduzca esta brecha de habilidades, muchos de los obstáculos actuales serán más fáciles de superar.
La colaboración también desempeñará un papel fundamental. Las empresas tecnológicas, las compañías energéticas y los gobiernos deberán trabajar juntos para crear estándares, apoyar el uso seguro de los datos y fomentar la innovación. Muchas de estas colaboraciones ya están en marcha, aunque su impacto total tardará en hacerse visible.
El beneficio de Bluence
Adoptar IA en el ámbito de las energías renovables no tiene por qué resultar experimental ni arriesgado.
Bluence es una solución SaaS todo en uno, diseñada para hacer que la IA avanzada sea más accesible para las empresas energéticas. Está pensada para ser flexible, por lo que funciona tanto para operadores de una sola planta como para utilities con carteras grandes y diversas.
Actualmente, Bluence da servicio a unas 3.500 plantas. El software es:
- 100% agnóstico, por lo que puede trabajar con distintas tecnologías y configuraciones.
- Compatible con NERC-CIP, cumpliendo los principales requisitos regulatorios y de operación y mantenimiento.
- Escalable, con una sólida interoperabilidad y conectividad.
- Equipado con protecciones frente a amenazas comunes como el acceso no autorizado.
Si quieres explorar cómo Bluence puede apoyar al ecosistema de energías renovables —mediante una mejor predicción, operación y gestión— puedes solicitar una demo y hablar con un miembro del equipo para obtener más información.
