Revista Energética. Abril 2025

de energía. A través de sistemas de monito- rización avanzados, es posible ajustar diná- micamente parámetros como la inclinación de los paneles o la configuración de los trac- kers, teniendo en cuenta variables como las condiciones meteorológicas o la irradiancia disponible. Estos ajustes automatizados permiten me- jorar la captación solar y la eficiencia de la planta, incluso en entornos con alta variabi- lidad climática o en plantas de gran escala. La IA en la gestión inteligente de la demanda Una de las aplicaciones emergentes más re- levantes de la IA en el sector fotovoltaico es la gestión inteligente de la demanda energé- tica. La capacidad de la IA para analizar gran- des volúmenes de datos en tiempo real ha supuesto un avance crucial en la previsión y optimización del consumo energético. Mediante algoritmos de aprendizaje au- tomático y analítica avanzada, es posible predecir con alta precisión los patrones de demanda eléctrica de los usuarios y antici- par picos de consumo. Estas herramientas permiten a las empresas y gestores ajustar el uso de la energía solar en función de la producción disponible, optimizando el auto- consumo o la inyección a red. Se estima que estas soluciones pueden reducir hasta un 20% la dependencia de energía de la red, favoreciendo la estabilidad del sistema eléctrico y reduciendo la nece- sidad de recurrir a fuentes de generación convencionales. La inteligencia artificial aplicada al almacenamiento energético Otra de las aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector fotovoltaico es en el ám- bito del almacenamiento energético. En este sentido, EnchufeSolar ha desarrollado Estra- tego IA, una solución que utiliza inteligencia artificial para optimizar la gestión energética de las instalaciones fotovoltaicas, gestiona de forma automática los procesos de in- tercambio de energía en instalaciones que cuenten con sistemas de almacenamiento energético BESS, comúnmente conocidos como baterías, permitiéndoles obtener el máximo beneficio. En el caso de los huertos solares, Estrate- goIA se comunica con fuentes de datos ex- ternas como la predicción meteorológica o el Operador de Precios del Mercado (OMIE) así como con los sistemas fotovoltaicos (in- versores) y los equipos de almacenamiento (baterías). El software analiza los datos de las distintas fuentes y los cruza con los datos de producción horaria del huerto solar. De este modo, crea un plan diario que permite al- canzar los máximos beneficios económicos posibles por la venta de energía del huerto. En el caso de los autoconsumos indus- triales, EstrategoIA además de comunicar- se con fuentes de datos externas, también aprende de los patrones de consumo de energía de la empresa en cuestión. Con el análisis inteligente de todos estos datos, EstrategoIA realiza el plan diario más óp- timo para el funcionamiento de la batería, indicándole cuándo debe realizar la carga y descarga de la misma de la forma más ópti- ma posible según los datos obtenidos. Esta planificación no solo permite eliminar las penalizaciones económicas por exceso de potencia, como hacen los sistemas tradicio- nales de “Peak Savings” sino que además favorece una mejor gestión de los exceden- tes generados por la planta, bien para su venta o bien para su consumo en las horas más interesantes. De este modo, permite mejorar el beneficio por la instalación de un sistema tradicional de almacenamien- to hasta en un 500%. Desafíos y futuro de la IA en fotovoltaica A pesar de los avances, la aplicación de la IA aún presenta ciertos retos. Por un lado, el coste inicial de algunas de estas tecnolo- gías sigue siendo elevado, aunque su acce- sibilidad mejora progresivamente. Además, la privacidad y seguridad de los datos son aspectos clave, ya que la gestión de grandes volúmenes de información energética debe garantizar la protección del usuario. Por último, la implantación efectiva de la IA requiere de infraestructuras inteligentes, como medidores avanzados y redes eléctri- cas modernizadas, que permitan la integra- ción eficiente de estos sistemas. El futuro apunta hacia un modelo de ope- ración cada vez más automatizado y autosu- ficiente, donde la IA será un agente clave en la gestión integral de las plantas solares. Con la incorporación de la inteligencia ar- tificial al ecosistema fotovoltaico, el sector avanza hacia una nueva etapa en la que la innovación tecnológica y la eficiencia ener- gética caminarán de la mano para afrontar los retos de la transición energética global ◉ Impacto de la inteligencia artificial en la gestión de plantas fotovoltaicas Área de aplicación Mejora estimada con IA Reducción de incidencias no planificadas 25%–40% Optimización del mantenimiento predictivo 30%–50% Incremento de la eficiencia energética 10%–20% Ahorro en costes operativos 15%–30% Reducción del tiempo de inspección 50%–70% fotovoltaica i+d 54 ENERGÉTICA XXI · 245 · ABR 25