Sostenibilidad a través de la IA: aumentando la eficiencia en la industria energética

Es nuestra luz, nuestra lavadora y nuestra atención médica local. Nuestra necesidad de un suministro constante de energía siempre ha aumentado, y durante mucho tiempo, un suministro de energía sólido y confiable ha sido esencial para la supervivencia. La necesidad de reducir la participación de los combustibles fósiles en la producción de energía trae consigo una serie de desafíos. En particular, tanto la utilización de la red como los precios de la electricidad serán más volátiles. La infraestructura existente, desde los oleoductos hasta las centrales eléctricas, también necesitará ser rediseñada. Los datos y la inteligencia artificial (IA) pueden desempeñar un papel crucial en la superación de estos desafíos. Cómo se pueden utilizar estas tecnologías es el tema de esta entrada de blog.

Cambio climático y el desafío de la industria energética

El cambio climático es uno de los mayores desafíos del siglo XXI. El aumento de las temperaturas globales, los fenómenos meteorológicos extremos más frecuentes y los cambios en los ecosistemas son solo algunas de las graves consecuencias que la humanidad ya está sintiendo hoy en día. Un factor clave que impulsa el cambio climático es la emisión de gases de efecto invernadero, en particular el dióxido de carbono (CO₂), que se libera en gran parte por la combustión de combustibles fósiles en la industria energética.

Para combatir el cambio climático y limitar el calentamiento global a un nivel tolerable, es necesario reducir drásticamente las emisiones. La industria energética juega un papel clave en esto, ya que es responsable de una parte significativa de las emisiones globales de carbono. Existen dos estrategias básicas para reducir las emisiones en este sector: un uso más eficiente de la energía y una reducción general del consumo energético. El uso de la inteligencia artificial (IA) puede lograr aumentos significativos en la eficiencia y, por lo tanto, mejorar sustancialmente la sostenibilidad del suministro energético.

Predicciones precisas basadas en IA para la generación y el consumo de energía

Una de las principales ventajas del uso de la IA en la industria energética es la capacidad de hacer predicciones precisas sobre la generación de electricidad a partir de energías renovables y el consumo energético de la industria y los hogares. Las previsiones convencionales se basan en datos históricos y métodos estadísticos simples, que a menudo no pueden capturar completamente la complejidad y dinámica de los sistemas energéticos modernos. En cambio, los modelos de IA utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para reconocer patrones y tendencias en grandes cantidades de datos y hacer predicciones más precisas.

Al integrar diversas fuentes de datos, como pronósticos meteorológicos, datos históricos de consumo y generación, factores socioeconómicos e información en tiempo real, los sistemas impulsados por IA pueden predecir la demanda de energía en intervalos horarios, diarios o incluso semanales con alta precisión. Estas predicciones precisas permiten a los proveedores de energía planificar sus recursos de generación de manera eficiente y, por lo tanto, evitar la sobrecapacidad o cuellos de botella. Esto lleva a una mejor utilización de las plantas de generación y reduce la necesidad de capacidad de reserva costosa.

Mantenimiento preventivo y orientado al valor usando algoritmos de IA

Otra área en la que la IA permite aumentos significativos en la eficiencia es el mantenimiento y la reparación de equipos operativos. Al agregar todos los datos disponibles en una plataforma de datos estandarizada, los algoritmos de IA pueden llevar a cabo análisis continuos e identificar posibles fallos en sistemas como transformadores en una etapa temprana. Este mantenimiento predictivo previene fallos no planificados y prolonga la vida útil de los sistemas, lo que resulta en un uso más sostenible de los recursos.

Los sistemas de mantenimiento apoyados por IA también pueden reducir los costos de las reparaciones y el trabajo de mantenimiento, y aumentar la disponibilidad de las plantas al combinar información sobre la salud de las plantas de producción y su rendimiento económico. Esto permite una planificación y despliegue dirigidos del personal de mantenimiento y los recursos, lo que aumenta aún más la eficiencia y al mismo tiempo mejora la fiabilidad operativa. RWE Generation ha implementado este enfoque de "mantenimiento basado en el valor" junto con adesso en un proyecto de varios años en varias plantas de energía en Europa.

Precios dinámicos y nuevas estrategias de marketing

A partir de principios de 2025, todos los proveedores de electricidad deberán ser capaces de ofrecer a sus clientes una tarifa eléctrica dinámica. Tradicionalmente, los clientes reciben una tarifa variable en el tiempo que proporciona un precio de trabajo individual para cada hora, dependiendo del precio de la bolsa. El requisito previo para estas tarifas dinámicas es un sistema de medición inteligente (medidor inteligente) que sea capaz de registrar los datos necesarios e intercambiarlos con los participantes del mercado a través de una pasarela. El proveedor de electricidad se enfrenta al desafío de desarrollar una tarifa dinámica atractiva y no solo reflejar el "precio de la bolsa" y pasárselo al cliente. Los sistemas de IA pueden desarrollar modelos de precios flexibles al analizar grandes volúmenes de datos y tener en cuenta numerosos factores como el comportamiento de consumo, el precio de la bolsa, las condiciones meteorológicas y la utilización de la red. Estos modelos de precios dinámicos permiten a los proveedores de energía ajustar sus precios casi en tiempo real y, por lo tanto, optimizar tanto la generación como el consumo. Esto no solo conduce a un uso más eficiente de la energía, sino que también abre nuevas estrategias de marketing. Los proveedores de energía pueden ofrecer a sus clientes tarifas personalizadas basadas en sus perfiles de consumo individuales. Esto aumenta la satisfacción del cliente y al mismo tiempo fomenta un comportamiento de consumo consciente, lo que ayuda a reducir el consumo de energía y suavizar las cargas máximas.

Recomendaciones personalizadas para ahorrar energía

Los hogares alemanes son responsables de alrededor del 25 por ciento del consumo total de electricidad en Alemania, lo que significa que los ahorros pueden tener un impacto significativo en el balance general. Al analizar el comportamiento de consumo de los clientes domésticos, los sistemas de IA también pueden proporcionar recomendaciones personalizadas para ahorrar energía. En particular, se está prestando más atención a la optimización del autoconsumo en los hogares que tienen un sistema fotovoltaico (PV) en combinación con un sistema de almacenamiento de baterías domésticas y/o un coche eléctrico. Por lo general, las horas del mediodía son las horas con la mayor inyección solar, pero a menudo los residentes no están en casa. La electricidad solo se puede utilizar parcialmente, por lo que tiene sentido almacenar temporalmente la electricidad en una batería. El hogar puede obtener electricidad de la batería por la mañana y por la noche. En particular, los procesos de carga del coche eléctrico pueden ayudar a los consumidores a optimizar su consumo de energía o desplazarlo a horas más favorables al proporcionar información personalizada, lo que permite ahorrar costos y reducir su huella ecológica. Los algoritmos de IA que se han entrenado con una amplia base de datos con muchos datos de clientes son particularmente adecuados para esto.

Conectividad y control de productores y consumidores de energía descentralizados

Mediante el uso de sistemas de control apoyados por IA, estos generadores descentralizados pueden actuar como una planta de energía virtual que es capaz de generar y suministrar energía de manera eficiente. Un centro de control central gestiona la comunicación con los sistemas descentralizados y coordina el marketing conjunto. Esto permite una mejor integración de las energías renovables en la red eléctrica y contribuye a la estabilidad y sostenibilidad del suministro energético. En el proyecto de investigación VideKIS, adesso pudo demostrar que los sistemas basados en IA pueden conectar miles de sistemas y comercializarlos en los mercados de energía y potencia de equilibrio. Estos enfoques no solo promueven el uso de energías renovables, sino que también aumentan la flexibilidad y resiliencia de la red eléctrica. Las plantas de energía virtuales también pueden incluir a los consumidores en el grupo del sistema para que la red pueda ser aliviada por un aumento a corto plazo del consumo en caso de un excedente de electricidad.

Conclusión

El uso de la inteligencia artificial en la industria energética ofrece una amplia gama de oportunidades para aumentar la eficiencia y promover la sostenibilidad al mismo tiempo. A través de predicciones precisas de la demanda de energía, la detección temprana de interrupciones, precios dinámicos, recomendaciones personalizadas para ahorrar energía y la conectividad de generadores descentralizados, la industria energética puede reducir significativamente sus emisiones y hacer una contribución importante a la protección del clima.

A pesar de las numerosas ventajas, también existen límites en el uso de la IA en la industria energética. La precisión de las previsiones disminuye, especialmente en las previsiones a largo plazo, ya que los eventos imprevisibles y los efectos de nuevas regulaciones en el sistema energético son difíciles de modelar, especialmente cuando las previsiones se basan en datos históricos. Además, la introducción de modelos de IA requiere una inversión significativa en infraestructura y gestión de datos. Sin una calidad y disponibilidad de datos sólidas, el potencial de las aplicaciones de IA no puede ser plenamente aprovechado.