En plena transición energética hacia un modelo más sostenible basado en la integración de energías renovables, la energía solar y la energía eólica se posicionan como las principales alternativas “verdes”, tanto que en 2022 la inversión en energía solar se disparó un 36% hasta 308 mil millones de dólares, mientras que la eólica se mantuvo en 175 mil millones, según los datos de BloombergNEF.
A pesar de que se trata de fuentes inagotables, tanto la solar como la eólica están condicionadas a los factores climáticos para generar energía, lo que repercute en la cantidad que se puede producir, pero a través de herramientas como la Inteligencia Artificial pueden ser más eficientes.
Tanto es así que el Informe Inteligencia Artificial en el mercado de la energía y la potencia elaborado por Research and Markets, prevé que la IA en el mercado de la energía crezca hasta alcanzar los 14.527 millones de dólares en 2028. Por ello, los expertos de Entelgy han analizado la aplicación moderna de la IA en el desarrollo de las energías renovables y destacan los siguientes casos de uso en el que esta tecnología puede contribuir a una producción energética más eficiente.
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Predicción de la producción de energía
La Inteligencia Artificial utiliza el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y se producirán picos de demanda adicional, con el objetivo de que las compañías eléctricas puedan aumentar la producción en otras plantas con mejores condiciones climatológicas para compensar la pérdida, evitando así cortes o escasez de suministro.
Gestión de la red
En España, las viviendas registran una media de consumo de 137 Kwh/m2 al año según Deepki. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático podrán utilizar el análisis de datos para predecir este consumo de energía en los hogares, ayudando a las compañías eléctricas a saber cuánta energía se requerirá en los próximos días y emplearla mejor. Si el consumo va a ser alto, pueden aumentar la producción de energía, mientras que si es bajo, se puede reducir la producción para evitar el desperdicio.
Mejora de la eficiencia de las infraestructuras
Mediante el análisis predictivo de infraestructuras basados en algoritmos big data se pueden identificar el rendimiento de las turbinas eólicas y los paneles solares, lo que permite a los operadores optimizar su producción y minimizar el tiempo de inactividad. La inteligencia artificial permite predecir y prevenir fallos en sus instalaciones, optimizar la producción de energía y reducir los costes operativos. Por ejemplo, puede predecir patrones de viento y ajustar la inclinación de las palas de los aerogeneradores para maximizar la producción de energía. Del mismo modo, puede analizar los datos de radiación solar y ajustar el ángulo y la orientación de los paneles solares para captar más energía del sol.
Búsqueda de ubicaciones óptimas
La analítica avanzada puede contribuir a la realización de diseños de instalaciones renovables más eficientes. A través de imágenes de satélite junto con el análisis de otros datos como el histórico meteorológico se puede encontrar las ubicaciones más eficaces para instalar una nueva central eólica o solar, lo que se traduciría en una mayor producción de energía y precios más bajos.
Mejora de la eficiencia energética de los edificios
Analizando datos de diversas fuentes, la IA puede optimizar el uso de la energía en los edificios, reduciendo el despilfarro y disminuyendo los costes energéticos. Los sistemas de edificios inteligentes que hacen uso de la Inteligencia Artificial pueden optimizar el consumo de energía y ahorrar el exceso para utilizarla cuando se produce un apagón. Esto es especialmente importante para las empresas que suelen ser grandes consumidores de energía, ya que, según los últimos datos del Instituto Nacional de Estadísticas, el 55,5% del total de energía consumida fue usada por las compañías, mientras que los hogares solo utilizan 7,3% del total.
