Actualmente, el sector energético se encuentra en constante evolución y desarrollo gracias a la integración de nuevas tecnologías. La Inteligencia Artificial (IA) como herramienta en el sector, impulsa la incorporación de las energías renovables y optimiza su uso.
Con la capacidad de la IA, en el sector se pueden realizar análisis complejos, procesar grandes cantidades de datos en tiempo real y mejorar la toma de decisiones en los proyectos de energías renovables.
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Pronósticos y modelos predictivos
Gracias a la creación de escenarios predictivos alimentados por variables diversas, se pueden definir las condiciones óptimas en las plantas de generación eléctrica. De esta forma, se aprovechan los pronósticos o las condiciones para cumplir con los márgenes establecidos.
En el caso de la energía eólica o solar, la disponibilidad de los recursos limita la cantidad de energía a producirse. Este tipo de modelos pueden optimizar el aprovechamiento de las condiciones climáticas a través del análisis de:
- Escenarios climáticos y datos históricos
- La demanda energética en tiempo real
Por medio del uso de machine learning y deep learning, se pueden diseñar modelos de generación de energía que detecten fallas y pronostiquen resultados con márgenes de error relativamente bajos.
Mejoras al rendimiento y eficiencia
Con el monitoreo y el análisis continuo de la Inteligencia Artificial en tiempo real, es posible realizar los ajustes pertinentes a los equipos para incrementar la generación y el aprovechamiento de energía.
En el caso de los denominados vertimientos o curtailments, donde el aprovechamiento de la energía limpia se ve desperdiciado por los sistemas eléctricos, la IA se ve como una solución a las fallas en el desempeño.
Asimismo, en el desempeño general de la red. los algoritmos pueden optimizar la generación, la transmisión y la distribución de la energía.
Reducciones en costos
A través de predicciones y análisis de la demanda, el precio y los recursos, los sistemas y el almacenamiento se optimizan, lo que podría traducirse en una reducción a las tarifas de energía de los clientes.
Un pronóstico de la demanda de energía con modelos predictivos permite la distribución en horarios más eficientes. Además, el monitoreo del rendimiento y el almacenamiento puede reducir costos operativos y mejorar la precisión ante problemas potenciales en el funcionamiento.
