La energía renovable suele verse como un símbolo de un futuro más limpio y con bajas emisiones de carbono. A medida que los recursos solares, eólicos e hidroeléctricos se expanden en los sectores de la electricidad, el transporte y la calefacción, queda claro que la transición hacia un sistema energético más verde ya está en marcha.

Sin embargo, existe un aspecto importante que muchos pasan por alto: la energía renovable no siempre está disponible cuando la necesitamos. La luz solar, el viento y el caudal del agua pueden cambiar de un momento a otro, y esta variabilidad natural hace que la energía renovable sea más difícil de gestionar a gran escala. Hasta que encontremos una forma de producir estos recursos bajo demanda, la producción de energía seguirá siendo incierta.

Por eso el pronóstico de la energía renovable —la predicción de cuánta energía generará una planta— es tan importante. Actualmente, es la herramienta más sólida de la que disponemos para hacer frente a la intermitencia. Aun así, incluso el pronóstico presenta sus propios desafíos.
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El estado actual del pronóstico de producción de energía renovable

El pronóstico ya es una parte fundamental de la producción de energía renovable. Las centrales eléctricas utilizan distintas herramientas y modelos para predecir cuánta energía generarán en los próximos minutos, horas o días.
El problema es que los sistemas que utilizamos hoy están lejos de ser perfectos.

Los métodos tradicionales de pronóstico suelen ser:

• Lentos
• Intensivos en mano de obra
• Propensos al error humano

Además, no fueron diseñados para plantas híbridas, que combinan diferentes fuentes de energía renovable (como solar + eólica). Este tipo de plantas es cada vez más común, pero prever su producción resulta aún más complejo.

Por qué las plantas híbridas son difíciles de pronosticar

Cada planta híbrida es diferente. Utilizan equipos distintos, combinaciones de energía distintas y sistemas de control diferentes. Debido a esto, no existe un único método de pronóstico que funcione bien para todas ellas.

Las herramientas de pronóstico también tienen dificultades porque la producción de una planta depende de muchos factores cambiantes: el clima, la temperatura, el comportamiento de los equipos, entre otros. Cuando una fuente de datos falta o es de baja calidad, toda la predicción puede verse afectada.

El papel de los datos: un desafío importante

Un buen pronóstico requiere una gran cantidad de información, como:

• Pronósticos meteorológicos
• Datos históricos
• Datos en tiempo real provenientes de sensores dentro de la planta

Si siquiera una parte de estos datos es inexacta, la predicción final no será fiable.

Además, existe una falta de centros de datos capaces de procesar enormes volúmenes de información de manera eficiente sin consumir demasiada energía. Esto hace que el pronóstico sea más difícil y más costoso.

La variabilidad climática dificulta aún más la precisión

El clima puede cambiar en cuestión de minutos. Una nube repentina, una disminución en la velocidad del viento o una tormenta inesperada pueden alterar por completo la producción de energía.
Por este motivo, los pronósticos a corto plazo suelen ser imprecisos, lo que dificulta que las empresas energéticas planifiquen con antelación y proporcionen electricidad estable a gran escala.

En general, la tecnología de la que disponemos hoy no está completamente preparada para la creciente complejidad y el tamaño de las instalaciones modernas de energía renovable.

¿Puede la IA mejorar el pronóstico de la energía renovable?

Existe una creciente expectativa de que la inteligencia artificial (IA) pueda mejorar significativamente la precisión de los pronósticos.

Las empresas energéticas y los proveedores tecnológicos están invirtiendo fuertemente en herramientas basadas en IA porque ofrecen algo que los métodos tradicionales no pueden: la capacidad de aprender de patrones complejos y adaptarse rápidamente a condiciones cambiantes.

La IA ya está ayudando en tres áreas clave:

1. Modelos de pronóstico más inteligentes

La IA puede combinar diferentes técnicas de pronóstico y analizarlas de manera conjunta.
Esto suele dar como resultado:

• Predicciones más precisas
• Mejor adaptación al comportamiento único de cada planta
• Operaciones de red más estables

En lugar de depender de un solo método, la IA integra múltiples enfoques, lo que genera un pronóstico más confiable.

2. Mejor procesamiento de datos

La IA puede limpiar y organizar datos sin procesar de forma mucho más eficaz que los métodos tradicionales. Identifica qué información es relevante y cuál no lo es, mejorando la calidad de las predicciones.
Dado que el pronóstico depende completamente de la calidad de los datos, este paso es fundamental.

3. Pronóstico probabilístico

En lugar de ofrecer un único valor exacto (que a menudo resulta poco realista), el pronóstico basado en IA proporciona un rango de posibles resultados y la probabilidad de cada uno.
Esto ayuda a las plantas de energía a:

• Planificar con anticipación
• Evitar el desperdicio de energía
• Tomar mejores decisiones operativas y financieras

También contribuye a mantener la estabilidad de la red al anticipar posibles cambios en el suministro.

Más allá de resolver la intermitencia

El pronóstico asistido por IA es útil para mucho más que simplemente predecir cuánta energía se producirá.
También ayuda a:

• Mejorar las operaciones diarias, reduciendo desperdicios y haciendo más eficiente la gestión de recursos
• Apoyar a los traders de energía, que dependen de predicciones futuras de precios y demanda para tomar mejores decisiones

El pronóstico de mercado basado en IA puede ayudar a los traders a negociar acuerdos de compra de energía y a ajustar sus estrategias en función de datos en tiempo real. El trading algorítmico —operaciones automatizadas impulsadas por IA— ya está ganando popularidad en este ámbito.

Aunque muchas de estas aplicaciones aún están en desarrollo, su potencial es enorme.

El papel de Bluence

Aquí es donde entra en juego el software integral de energía renovable de Bluence. Bluence ofrece un conjunto dinámico de soluciones SaaS que respaldan partes clave de la cadena de valor de la energía renovable. Su plataforma incluye SCADA remoto, un gestor de rendimiento de activos, un optimizador de BESS, herramientas de trading energético y control de plantas eléctricas. Cada solución está diseñada para cumplir con la normativa y permite una toma de decisiones más inteligente basada en datos.

A medida que la industria continúa creciendo, el pronóstico habilitado por IA y las soluciones integradas como las que ofrece Bluence pueden ayudar a transformar la energía renovable de un desafío de pronóstico en una gran oportunidad.

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