Las compañías de distribución de energía se enfrentan en su día a día a labores que tienen como objetivo el reparto de energía a todos los consumidores finales, clientes particulares y empresas. Desde los procesos que involucran la generación de energía (en este caso, nos centraremos en la eléctrica), hasta su distribución, las distribuidoras se enfrentan a problemas técnicos constantemente con el fin de obtener la máxima eficiencia posible de sus fuentes.
La Inteligencia Artificial se va abriendo paso a un número cada vez más grande de industrias, y el sector energético lleva unos años siendo testigo de ello. Estamos en un momento en el que los sistemas energéticos son cada vez más complejos, a medida que crece la demanda, y se intensifican los esfuerzos de descarbonización, y se estima que el papel de la Inteligencia Artificial va a ser decisivo para lograr un futuro más sostenible.
En este artículo hablaremos acerca de la revolución que está marcando la IA en el sector energético, y haremos mención de las principales aplicaciones de esta tecnología en la industria.
Gestión inteligente de las redes eléctricas
Una de las características más importantes del Machine Learning es su asombrosa capacidad de procesamiento de datos, la cual tiene un sinfin de aplicaciones en el mundo real. En el caso de las compañías energéticas, esta característica resulta vital en la optimización de la distribución de energía.
Optimizando la distribución de energía eléctricas
Las compañías reciben una gran cantidad de datos diariamente, que deben procesar y entender correctamente para identificar fallos que puedan surgir o posibles mejoras que les ayuden a optimizar sus ganancias. En cuanto a la distribución de energía, los modelos de Machine Learning permiten analizar datos en tiempo real detectando patrones de uso que permitan a las compañias anticipar la demanda de energía.
El uso de IA en este aspecto suele ser común en las distribuidoras eléctricas, pero la capacidad del Machine Learning va más allá; el análisis en tiempo real de los modelos permite detectar fallos y desconexiones en los sistemas, lo que facilita la tarea de llevar a cabo mantenimientos preventivos, reduciendo costos y mejorando considerablemente la fiabilidad del servicio. En parte, se logra gracias a que los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden responder a anomalías inmediatas, recalibrando el flujo de energía para evitar cualquier apagón.
Esto asegura a las compañías un balance óptimo entre la oferta de la que se dispone y la demanda del público, optimizando la eficiencia en la producción de energía.
Integración de energías renovables
La transición hacia un modelo energético más sostenible ha puesto a las energías renovables en el centro de la transformación del sector eléctrico. Actualmente disponemos de múltiples fuentes fiables de energía renovable; energías como la solar, eólica, hidroeléctrica y geotérmica juegan un papel crucial en la generación de electricidad a nivel global.
Sin embargo, somos conscientes de la naturaleza intermitente de muchas de estas fuentes, y esta característica presenta desafíos en la gestión y distribución de energía. En contraposición con las fuentes tradicionales, la producción de energía renovable se puede ver alterada significativamente por variables como las condiciones climáticas y ambientales del lugar. Esto crea la necesidad de sistemas más flexibles y adaptativos en la red eléctrica, y es aquí donde la Inteligencia Artificial emerge como una herramienta poderosa para abordaar estos desafíos. Las capacidades de la IA nos permiten crear soluciones que ayuden a las compañías a predecir, gestionar y optimizar de forma eficiente la integración de las energías renovables en el proceso de generación de energía electrica.
Ayudándonos de la IA para predecir el potencial de generación
Antes hemos comentado el papel del Machine Learning en el análisis y procesamiento de datos, y una vez más encontramos cómo esta característica es imprescindible en el pronóstico de las energías renovables. La IA puede analizar datos climáticos, históricos y en tiempo real, lo que permite a las compañías energéticas anticipar la producción de fuentes como la solar o la eólica.
Contar con ayuda de la Inteligencia Artificial en la predicción de las condiciones ambientales del lugar es útil para optimizar la combinación de recursos en una red eléctrica (el suministro de energía generada mediante fuentes tradicionales o renovables dependerá del momento y la demanda que exista).
Papel de la IA en el almacenamiento de la energía
En relación al punto anterior, las compañías suelen estimar su demanda en base a las predicción de los modelos de Machine Learning. Anticipar la demanda que puedan tener de energía eléctrica es útil para el aprovechamiento de las fuentes renovables, puesto que se maximiza la eficacia del almacenamiento de la energía. Las predicciones generadas por los algoritmos determinan cuándo y cuánto almacenar, y las distribuidoras se encargan de contar con el suministro necesario.
La importancia del Machine Learning en la gestión de la demanda energética
La cantidad de energía que se necesite suministrar a los usuarios finales varía en función del día, y tampoco es igual en diferentes momentos de la jornada. También se ha de tener en cuenta que diferentes usuarios pueden consumir una cantidad de energía diferente, y que, por tanto, se requiere de un análisis exhaustivo de los patrones de consumo en hogares y empresas.
Los algoritmos de Machine Learning pueden analizar los datos históricos de cada usuario que, combinados que variables contextuales que tengan una influencia directa sobre el consumo final, permitan a las compañías energéticas prever cuándo y cómo aumentará o disminuirá la demanda de energía. Esto se traduce una mayor optimización del uso de recursos, asegurando que se reduzca el empleo de energías más costosas de producir y contaminantes durante los picos de demanda.
¿Qué beneficios obtienen los consumidores?
Al momento de formalizar una campaña destinada a los usuarios finales, puede ser interesante explicarles cómo los nuevos métodos de la compañía le permiten un ahorro energético en su factura mensual. Entre otras ventajas que les permiten a los consumidores contribuir activamente a la sostenibilidad ambiental, se les otorga una mejor calidad del servicio, debido a que la implementación de Inteligencia Artificial permite:
- Predecir y prevenir posibles cortes de suministro. Las compañías tienen la posibilidad de actuar proactivamente cuando se detectan anomalías en la red, reduciendo la frecuencia y duración de las posibles interrupciones que ocurrieran en el servicio.
- Mejorar la atención al cliente. Los últimos avances en Inteligencia Artificial permiten el desarrollo de asistentes virtuales, por lo que las compañías que consideren su implementación pueden ofrecer asistencia 24/7 y resolver dudas y problemas de los usuarios de manera más rápida y eficiente.
- Facturación precisa. Los consumidores reciben información más detallada sobre su consumo, ya que los algoritmos de Machine Learning permiten la lectura automática de contadores. El análisis de estos datos en tiempo real permite que se reduzcan considerablemente los errores de facturación.
