Energética XXI. Octubre 2024

APLICACIONES DE LA IA plio espectro de aplicaciones, que van desde la monitorización avanzada hasta la gestión dinámica y automatizada de los recursos. Una de las herramientasmás efectivas en este sen- tido es el sistema de gestión energética (EMS, por sus siglas en inglés), que combina la re- copilación de datos en tiempo real con algo- ritmos de IA y tecnologías de automatización para optimizar el uso de la energía. Este siste- ma permite ajustar el consumo en función de las condiciones ambientales, la ocupación de los espacios y otros factores clave. En concreto, con la aplicación de un EMS como el de Smarkia, se pueden lograr aho- rros del 20% en climatización y hasta un 40% en la cadena de frío, lo que lo convierte en una solución ideal para sectores con gran- des requerimientos de refrigeración y alma- cenamiento, como la alimentación, el retail y la logística. Además, se trata de soluciones que no solo buscan la reducción del consu- mo energético, sino que también garantizan que el confort y el bienestar del usuario final no se vean comprometidos, algo esencial en instalaciones comerciales y residenciales. Otra herramienta relevante en la gestión energética es la desagregación del consu- mo, que permite a las comercializadoras de energía monitorizar de manera detallada el uso de energía dentro de una instalación energética doméstica. Mediante este análi- sis, las comercializadoras obtienen informes completos de los datos agregados de consu- mo, lo que favorece el funcionamiento de los equipos y la toma de decisiones específicas para cada área o dispositivo. Esta capacidad de análisis granular permite a las compañías conocer mejor a sus clientes y tomar decisiones relativas a tarifas, poten- cias más demandadas, curvas horarias de consumo, dispositivos más utilizados o des- viaciones típicas de consumo, entre otros. Asimismo, las comercializadoras pueden ayudar a sus clientes a impulsar la transición energética en el entorno doméstico, ofrecién- doles recomendaciones para ser más eficien- tes sin necesidad de grandes inversiones. Gestión a gran escala: IA en instalaciones de energía renovable En las grandes instalaciones de energía re- novable, la IA también se ha convertido en una herramienta fundamental para maximi- zar la producción y minimizar las pérdidas. Los parques solares se caracterizan por la intermitencia y la variabilidad de su produc- ción, lo que plantea retos importantes para los operadores de red. En este contexto, los modelos predictivos basados en IA permiten anticipar las fluctuaciones en la producción y adaptar la operación de las instalaciones para mantener un rendimiento óptimo. Un ejemplo es la gestión de plantas fotovol- taicas, en las que la temperatura óptima para el funcionamiento de los paneles se sitúa en- tre los 20ºC y los 25ºC. En estos casos, aunque parezca que, amayor temperatura, mejor fun- cionamiento, lo cierto es que cuando las tem- peraturas superan los 40ºC, el rendimiento de los paneles puede caer hasta en un 80%. Es aquí donde entra en juego la IA, porque per- mite ajustar la operación de los paneles en tiempo real para mitigar estos efectos, redu- ciendo la pérdida de eficiencia ymejorando la rentabilidad de las instalaciones. Asimismo, la IA facilita la gestión de series de datos incompletas, un problema común en entornos con infraestructura de monitoriza- ción limitada o intermitente. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden completar los huecos de información basándose en patro- nes históricos y datos externos, proporcionan- do estimaciones precisas que permiten a los operadores tomar decisiones fundamentadas incluso en condiciones de incertidumbre. La IA y la versatilidad del sistema eléctrico Otro de los grandes retos del sector energéti- co -y en concreto del sistema eléctrico- es la flexibilidad. La creciente integración de fuen- tes de energía renovable, como la solar y la eólica, exige que los operadores del sistema eléctrico puedan equilibrar en tiempo real la oferta y la demanda de energía. La IA pro- porciona una solución efectiva a este desa- fío, permitiendo a los operadores gestionar de manera coordinada activos energéticos diversos —incluyendo baterías, sistemas de almacenamiento y dispositivos de respuesta a la demanda— para optimizar la operación de la red. La inteligencia artificial permite, por ejem- plo, determinar cuándo es el mejor momen- to para almacenar o vender la energía ge- nerada, teniendo en cuenta factores como el precio del mercado, la disponibilidad de recursos y la vida útil de las baterías. Esto no solo maximiza los ingresos de las plantas renovables, sino que también reduce la de- gradación de los equipos, garantizando su operación eficiente a largo plazo. Por otro lado, gracias a la inteligencia ar- tificial, es posible potenciar la participación de los prosumidores (consumidores que también producen energía) en el mercado energético, dando lugar a un entorno in- terconectado y democratizado que hace posible una mayor gestión de la demanda energética. Así, mediante inteligencia artifi- cial, es posible monitorizar y optimizar ins- talaciones consumidoras y productoras de energía para, posteriormente, agrupar toda la energía sobrante y ofrecer esa potencia al mercado de manera conjunta y en el mo- mento justo. De esta manera, a través de un proceso automático, se facilita la participa- ción de todas esas instalaciones en el mer- cado eléctrico, democratizando el acceso al mismo y maximizando el ingreso para cada una de ellas. De la digitalización a la reindustrialización: IA comomotordel cambio La integración de la IA en el sector energético está transformando no solo la operación de las instalaciones, sino también la estructura del mercado energético. Este procesode digitaliza- ción está permitiendo a las empresas desarro- llar nuevos modelos de negocio basados en la gestión inteligente de la energía y la flexibilidad de la demanda, facilitando la creación de valor a partir de la optimización de recursos. La digitalización energética, impulsada por tecnologías como la IA y el Internet de las Cosas (IoT), está sentando las bases para un nuevo paradigma en el que la eficiencia y la sostenibilidad se han convertido ya en las principales prioridades. Este proceso de reindustrialización tecnológica no solo me- jora la competitividad de las empresas, sino que también genera nuevas oportunidades de empleo y desarrollo económico en re- giones tradicionalmente dependientes de industrias intensivas en carbono. En definitiva, la inteligencia artificial está marcando un antes y un después en el sec- tor energético, ofreciendo soluciones que no solo optimizan el consumo de energía, sino que también contribuyen de manera decisi- va a la transición hacia un modelo energéti- co más sostenible y resiliente. En este con- texto, la adopción de estas tecnologías no es solo una cuestión de eficiencia operativa, sino una apuesta estratégica por un futuro en el que la energía se utilice de manera más inteligente y responsable, garantizando el bienestar de las generaciones futuras ◉ RENOVABLES 73 ENERGÉTICA XXI · 240 · OCT 24