¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en energías renovables?

En el sector energético nos encontramos en una encrucijada. Por un lado, la creciente demanda de energía y la necesidad de reducir las emisiones de carbono; por otro, la complejidad de integrar fuentes renovables en sistemas eléctricos diseñados para combustibles fósiles. Y, en común, la necesidad de conseguir un sistema energético más sostenible, eficiente y resiliente. ¿Cómo podemos superar todos estos desafíos de la forma más eficiente y eficaz posible?

La respuesta la encontramos en la Inteligencia Artificial (IA), una tecnología que se ha convertido en aliada imprescindible para abordar estos retos. Su capacidad de procesar enormes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones complejos y tomar decisiones autónomas nos ofrece un potencial tan vasto en el ámbito energético que aún desconocemos sus límites. 

Estamos al inicio del camino y, por ello, estamos apostando decididamente por ella. En concreto, el 67% de las empresas energéticas planean aumentar sus presupuestos destinados a IA en los próximos dos años. Ante este panorama, surgen nuevas preguntas. ¿En qué áreas vamos a dirigir nuestros esfuerzos de IA? ¿Qué innovaciones nos está trayendo la inteligencia artificial en energías renovables?

Aplicaciones de la inteligencia artificial en energías renovables

Según el AI for Energy Report 2024 de Estados Unidos, las cuatro áreas clave en las que es más urgente transformar el sector energético son la optimización de la red eléctrica, la gestión del carbono, el almacenamiento de energía y el desarrollo de nuevos materiales energéticos. Hablamos de campos en los que las energías renovables, como la solar, eólica e hidroeléctrica, tienen una incidencia directa. 

El peso que están ganando en el mix energético en todo el mundo, unido a un despliegue del autoconsumo y la consecuente generación eléctrica distribuida de electricidad, está transformando de arriba a abajo el sistema energético tradicional que hemos conocido.

El mercado actual se caracteriza por una diversidad de actores sin precedentes: miles de hogares con paneles solares, comunidades con turbinas eólicas o empresas con sistemas de cogeneración son solo algunas de las realidades que están creando un escenario cada vez más complejo y dinámico. 

Esto requiere de nuevas formas de organizar la generación, distribución y consumo de energía en un sistema con tantos y tan diferentes actores. Un nuevo modelo que estamos consiguiendo desarrollar con la ayuda de la inteligencia artificial en energías renovables. 

La experiencia nos ha demostrado que su poder para analizar datos de forma masiva en tiempo real y predecir patrones de consumo y producción nos ayuda a optimizar el flujo de energía e integrar con más facilidad las energías renovables. ¿Cómo se traduce esto en aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en energías renovables? 

Diseño de infraestructuras energéticas inteligentes

El auge del autoconsumo está cambiando las reglas del juego del sector energético. En la actualidad, las redes eléctricas unidireccionales se han quedado obsoletas; ahora necesitamos infraestructuras energéticas inteligentes y bidireccionales que integren la producción de energía renovable tanto a gran como a pequeña escala. 

Con este fin, estamos utilizando la inteligencia artificial en energías renovables. El análisis y la información nos permiten adaptar las redes existentes a esta nueva realidad, desarrollar una infraestructura capaz de gestionar las fluctuaciones de la oferta y la demanda de energía y, a la vez, optimizar el uso de los recursos energéticos renovables.

Mediante la instalación de sensores en la red eléctrica y con el uso de los algoritmos de IA, podemos conocer en tiempo real el estado de la red, utilizar modelos predictivos cada vez más precisos y tener en cuenta la producción de miles de prosumidores anónimos que generan su propia energía, la almacenan y la vierten en la red. 

El resultado es la creación de un sistema de red eléctrica capaz de adaptarse en tiempo real a las necesidades de cada hogar, cada empresa y cada región. Un sistema que optimiza el uso de recursos, equilibra la oferta y la demanda, y minimiza el desperdicio.

Además, y junto con otras tecnologías como el blockchain, la IA también nos está facilitando el desarrollo de plataformas de comercio de energía peer-to-peer (P2P), permitiendo que los prosumidores (productores-consumidores) intercambien energía directamente, creando mercados locales más eficientes y sostenibles. 

Predicción de la producción y la demanda energética

La generación de energías renovables siempre ha dependido de las condiciones climáticas. Preguntas como “¿Cuánta energía solar podríamos generar mañana?” o “¿Será un día de viento propicio para nuestros parques eólicos?” eran difíciles de responder con precisión. Sin embargo, la inteligencia artificial en energías renovables está minimizando el porcentaje de error en las respuestas gracias a su analítica predictiva .

Mediante la simulación de condiciones climáticas, la IA puede predecir con unos márgenes de error muy reducidos la cantidad de energía que generará un parque eólico en función de los patrones climáticos y la estacionalidad. 

Se trata de una capacidad de previsión esencial para incrementar al máximo la generación de energía renovable, algo que también repercute directamente en el cumplimiento de los contratos de abastecimiento a largo plazo (PPA), un modelo dentro de los mercados de la energía que se está potenciando desde Europa para garantizar la estabilidad y previsibilidad en los precios.

Eso desde el punto de vista de la oferta, pero, desde el punto de vista de la demanda, la capacidad de análisis en tiempo real mediante IA nos permite equilibrar la oferta y la demanda de energía con una precisión sin precedentes. La integración y el estudio de datos procedentes de múltiples fuentes, desde condiciones meteorológicas hasta patrones de consumo, nos permite ajustar la producción y distribución de energía en cuestión de segundos.

Para los consumidores, la IA también se está transformando en aplicaciones que ofrecen información personalizada para optimizar el consumo energético. Por ejemplo, hay apps que proporcionan recomendaciones en tiempo real sobre cuándo es más eficiente y económico utilizar electrodomésticos de alto consumo, promoviendo así un uso más inteligente de la energía.

Elección de mejores emplazamientos para las instalaciones

La selección de la ubicación más adecuada para un parque eólico o solar es uno de los procesos más críticos en el sector de las energías renovables. Un parque eólico mal situado es como un velero sin viento: inútil. Para minimizar riesgos, la inteligencia artificial en energías renovables nos permite analizar millones de datos procedentes de variables como patrones de viento, radiación solar, topografía y restricciones legales para identificar los emplazamientos más óptimos. 

En la misma línea de elección del lugar adecuado, también se está empezando a utilizar la IA para conocer cuáles son los mejores lugares donde instalar los sistemas de almacenamiento energético. Analizando patrones de consumo, producción y congestión de la red, hay proyectos de investigación en marcha en España que están investigando con inteligencia artificial el número, características y emplazamientos óptimos donde ubicar las baterías en la red eléctrica.

Desde el punto de vista del respeto y conservación de la fauna local, la IA está demostrando ser una herramienta para evaluar el impacto ambiental de las instalaciones energéticas. Gracias a los sistemas predictivos, podemos simular los efectos de parques eólicos en la fauna marina o de plantas solares en ecosistemas terrestres . 

Mantenimiento predictivo y gestión de infraestructuras

La combinación de sensores en la red eléctrica y la inteligencia artificial en energías renovables está revolucionando la optimización y el mantenimiento de las infraestructuras energéticas, impulsando un mantenimiento predictivo y reduciendo costes asociados a los fallos de una red deteriorada. 

Esta detección automatizada de problemas mejora el equilibrio de la red y optimiza la distribución de energía sin comprometer la estabilidad del sistema y el servicio a los consumidores. En un futuro cada vez más próximo, el objetivo es generalizar las denominadas “neural grids” y popular lo último en redes eléctricas sostenibles y resilientes con la ayuda de la IA.

Inteligencia artificial en energías renovables: cómo acelera la investigación para la transición energética

Más allá de optimizar los sistemas existentes, la inteligencia artificial está jugando otro papel crucial en el sector: acelerar la investigación y la innovación en el campo de las energías renovables. Esto es algo fundamental en la transición energética que vivimos y que tiene unos objetivos de descarbonización muy ambiciosos.

En particular, el diseño y prueba de nuevos materiales es uno de los campos donde más se está usando la inteligencia artificial en energías renovables. Los investigadores están aprovechando la capacidad de los algoritmos de IA para simular y evaluar millones de combinaciones de materiales en cuestión de horas para descubrir nuevos compuestos para baterías de estado sólido.

Además, la IA está mejorando la capacidad de los científicos para mejorar sus predicciones y el funcionamiento de los sistemas energéticos sobre los que investigan en sus proyectos, lo que también contribuye a lograr un sistema energético más resiliente y flexible de una forma más ágil y rápida.

Un sistema energético más sostenible e inteligente

Estamos avanzando hacia un sistema energético verdaderamente inteligente y sostenible, capaz de adaptarse en tiempo real a nuestras necesidades del momento mientras minimiza su impacto en el planeta. ¿Te imaginas un mundo donde cada edificio, cada vehículo, cada dispositivo esté conectado a una red eléctrica inteligente, que optimiza constantemente su consumo y con una producción única de energía limpia? 

Esto es por lo que estamos trabajando con la inteligencia artificial en energías renovables: por un sistema energético flexible, pero a la vez estable, capaz de responder en tiempo real a las necesidades de la sociedad, con un mínimo impacto ambiental y con capacidad para integrar un porcentaje de renovables cada vez mayor.

En Cuerva, estamos comprometidos con hacer de esta visión una realidad. Por ello, trabajamos con Inteligencia Artificial y utilizamos soluciones de IA en nuestros proyectos que nos acercan a un futuro más sostenible, eficiente y respetuoso para todos.

Con la tecnología “Energy Cloud” de ADAION, trabajamos, interactuamos y visualizamos en una única plataforma todos los datos de la red, independientemente de sus protocolos, para planificar, operar y mantener las redes de distribución con una eficiencia sin precedentes. 

La inteligencia artificial está redefiniendo el sector energético, haciéndolo más eficiente y sostenible. En Cuerva, estamos comprometidos con esta revolución energética y trabajamos para lograr un futuro donde la energía limpia y optimizada sea una realidad. ¡Únete a nosotros en este camino hacia un planeta más verde y sostenible!