Ya sabemos que la transición ecológica hacia un futuro más sostenible encuentra en las energías renovables uno de sus pilares fundamentales, pero ¿es posible optimizar la producción de estas fuentes de energía? ¿Hay alguna otra tecnología que pueda ayudarnos a producir más con los recursos que tenemos o a mejorar nuestras infraestructuras?
Según el informe de la Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA) de 2024, la capacidad y producción de energía renovable en España alcanzó los 80.136 MW en el año anterior (2023), lo que representa un incremento del 46 % en los últimos cinco años. Este crecimiento en la producción de energía renovable exige una gestión eficiente tanto de las infraestructuras, ya sean para la producción (plantas eólicas o solares), como para la distribución o suministro energético (redes eléctricas, baterías). En este contexto, la Inteligencia Artificial juega un papel fundamental.
¿Cómo ayuda la IA a optimizar la producción de energía renovable?
La Inteligencia Artificial permite anticipar fluctuaciones en la producción de energía renovable y hacer más eficiente su gestión resaltando dos claves fundamentales: predicción y optimización.
A través de algoritmos avanzados que combinan análisis de datos históricos, predicciones meteorológicas y monitorización en tiempo real y modelos de optimización que permiten establecer la solución óptima para cada proceso. A través de estos modelos podemos, por ejemplo, conocer la ubicación para nuestras turbinas o parques eólicos que maximizan la producción de energía.
- Mejora la rentabilidad, consigue una mayor estabilidad de la red y optimiza el equilibrio entre la oferta y la demanda, logrando así un mayor margen.
- Aumento de la fiabilidad de las predicciones. la mayor parte de la energía renovable transformada en electricidad proviene de fuentes hidrológicas, solares y eólicas, todas altamente dependientes del clima. Las previsiones meteorológicas tradicionales pueden ser insuficientes, pero el uso combinado de distintos modelos estadísticos permite generar pronósticos a corto plazo más fiables.
- Reducción de los costes y aumento de la producción: a través de los modelos de optimización podemos conocer con exactitud qué ubicaciones de nuestras turbinas o paneles solares permiten aumentar la producción y la eficiencia, reduciendo así los costes. Se busca colocar la menor cantidad posible de equipos para alcanzar la productividad deseada.
- Reducción de anomalías: el mantenimiento predictivo y prescriptivo utilizan modelos de predicción, optimización y simulación para ayudarnos a mejorar las intervenciones en tiempo y forma, disminuir los costes y reducir pérdidas por paradas en la producción.
¿Cómo funciona?
Las aplicaciones de Inteligencia Artificial pueden adaptarse a problemas específicos mediante la combinación de distintos modelos basados en aprendizaje automático, el análisis de datos y algoritmos avanzados que utilizan estos datos para encontrar la mejor solución a un problema: la solución óptima.
Modelos predictivos: en el sector de las energías renovables, estos modelos emplean algoritmos de machine learning y técnicas de predicción numérica para analizar datos históricos de generación eólica, solar e hídrica, junto con variables como la radiación solar, velocidad del viento y patrones de consumo.
Modelos de optimización: van un paso más allá, ya que no solo analizan datos, sino que emplean algoritmos matemáticos avanzados para encontrar la mejor estrategia de generación, almacenamiento y distribución de energía, ayudando enormemente a la toma de decisiones. Estos modelos procesan datos, como pronósticos meteorológicos, consumo energético y capacidad de almacenamiento, y permiten atender las necesidades del negocio mediante la incorporación de variables, restricciones y objetivos para lograr el resultado deseado, ya sea minimizando costes, maximizando eficiencia o equilibrando la oferta y la demanda de manera óptima
Casos de uso
Esta tecnología se está utilizando para problemas reales de distintas empresas. Lo que de demuestra que la aplicación de la IA en el sector energético permite, entre otras cosas:
- Optimización de la producción: una empresa energética enfrenta el reto de generar la mayor cantidad de energía para maximizar los ingresos en el mercado eléctrico.
- Optimización de los recursos: cuando la generación de energía renovable es insuficiente, los modelos predictivos de IA permiten un uso más eficiente de otras fuentes energéticas o una mejor gestión del almacenamiento.
- Reducción de costes operativos: los costes de arranque y apagado de unidades de energía renovable pueden ser muy altos. Predecir con mayor precisión cuándo y cómo operar las unidades de las instalaciones energéticas permite reducir los costes.
- Localización óptima de los aerogeneradores: una empresa del sector energético necesita encontrar la mejor localización de los aerogeneradores. A través de un modelo de IA, podemos definir la localización donde los aerogeneradores sean capaces de obtener la mayor cantidad de energía.
Como en todos los sectores, la Inteligencia Artificial está abriendo caminos que hasta ahora parecían mucho más complejos. La Decision AI descubre nuevas posibilidades para una gestión energética más eficiente y adaptada al sector energético actual.
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