Revista Energética. Mayo 2026

ausencia de estos sistemas, la operación tiende a ser reactiva y subóptima, lo que puede traducirse en menores ahorros, pér- dida de oportunidades de ingresos e incluso decisiones de inversión inadecuadas. Por el contrario, la incorporación de solu- ciones basadas en datos, algoritmos avanza- dos e inteligencia artificial permite maximi- zar el rendimiento de los activos energéticos y facilita la participación activa en los mer- cados eléctricos. En definitiva, la convergen- cia entre almacenamiento, digitalización y análisis predictivo marca el camino hacia un nuevo modelo energético industrial más efi- ciente, flexible y competitivo. Almacenamiento energético y control avanzado: la batería como vector clave en la optimización industrial Sin embargo, el rendimiento real de estos sistemas depende de forma crítica de la capa de control. En este sentido, el Energy Mana- gement System (EMS) actúa como el núcleo de decisión, implementando algoritmos de optimización que coordinan en tiempo real los flujos energéticos entre generación, almacenamiento y consumo. Sin esta capa, la operación del sistema queda limitada a estrategias heurísticas o reactivas, con una pérdida significativa de valor. Un EMS avanzado integra modelos predic- tivos basados en series temporales, previ- siones meteorológicas y señales de merca- do, permitiendo la ejecución de estrategias óptimas bajo incertidumbre. Estos sistemas pueden incorporar técnicas de optimización matemática (programación lineal, no lineal o estocástica) y, cada vez más, algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automáti- co para mejorar la precisión de las prediccio- nes y la adaptabilidad del sistema. En ausencia de esta inteligencia operativa, los BESS tienden a infrautilizarse o a operar fuera de condiciones óptimas, lo que impac- ta negativamente en métricas clave como el ciclo de vida útil, la eficiencia round-trip y la rentabilidad del proyecto. Por el contra- rio, una gestión avanzada basada en datos permite maximizar el valor capturado por el sistema, optimizando tanto los ahorros directos como los ingresos derivados de la participación en mercados eléctricos. En definitiva, la convergencia entre almace- namiento energético, digitalización y control avanzado está configurando un nuevo pa- radigma en la gestión energética industrial. En este modelo, la capacidad de integrar activos físicos con inteligencia operativa será el principal factor diferencial para garantizar la competitividad en un entorno energético cada vez más descentralizado, dinámico y orientado al dato. BESS y EMS en la industria: modelización, control avanzado y optimización multiobjetivo en la gestión energética Desde un punto de vista analítico, la opera- ción óptima de un BESS puede formularse como un problema de optimización mul- tiobjetivo sujeto a restricciones físicas y ope- rativas. Una formulación simplificada sería: donde representa el precio de la energía en el instante , la potencia intercambiada con la red, el término asociado a la potencia máxi- ma demandada, y una función de degrada- ción dependiente del perfil de carga/descar- ga. Los coeficientes y ponderan la relevancia económica de cada término. Este problema está sujeto a restricciones como: • Balance de potencia: • Dinámica del estado de carga (SoC): • Límites operativos: La inclusión explícita de la degradación de la batería en la función objetivo es clave para evitar estrategias miopes que maximicen beneficios a corto plazo a costa de reducir la vida útil del activo. Modelos más avanzados incorporan dependencias no lineales basa- das en profundidad de descarga (DoD), tem- peratura y número de ciclos equivalentes. Hacia un sistema energético ciberfísico La convergencia entre BESS, EMS e inteligen- cia artificial configura un sistema ciberfísico donde la frontera entre operación física y decisión digital se difumina. En este paradig- ma, la calidad de los modelos predictivos y la robustez de los algoritmos de optimiza- ción determinan directamente el valor eco- nómico del activo. La transición desde estrategias heurísticas hacia enfoques basados en MPC y aprendi- zaje automático permite capturar valor en escenarios de alta incertidumbre, aunque introduce nuevos retos en términos de inter- pretabilidad, ciberseguridad y validación de modelos. Conclusión La integración de BESS en entornos indus- triales no es únicamente un problema de hardware, sino de control y optimización. La arquitectura jerárquica, la formulación mate- mática del problema y la capacidad de pre- dicción son los elementos que determinan el rendimiento real del sistema. En un entorno energético cada vez más dinámico, la ventaja competitiva residirá en la capacidad de imple- mentar estrategias de control avanzadas que maximicen el valor del almacenamiento a lo largo de todo su ciclo de vida ◉ almacenamiento energético 115 ENERGÉTICA XXI · 256 · MAY 26