Gestión energética mediante inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) está transformando casi todas las industrias, y el sector energético no es una excepción. La Gestión energética mediante inteligencia artificial puede revolucionar la forma en que generamos, distribuimos y consumimos energía. También puede guiar a la industria energética para que sea más eficiente, rentable y sostenible.

Los sistemas energéticos de todo el mundo están experimentando un cambio hacia fuentes de energía limpias y sostenibles. Los cambios a nivel técnico y organizativo junto con las actualizaciones tecnológicas en varios sectores, como la generación, transmisión y distribución de energía, se están volviendo comunes. Eso significa que también ha habido un aumento en los desafíos de ingeniería para crear un sistema de energía sostenible que tenga en cuenta los factores sociales, económicos y ambientales.

El impacto de la IA en la gestión energética se está volviendo bastante influyente. La expansión de las aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial en el sector de la energía y la energía está promoviendo un mejor control y gestión del consumo de energía, anticipando el mal funcionamiento de la red o incluso la optimización. El aprendizaje automático o machine learning (ML) puede hacer determinaciones detalladas de lo que quieren los clientes y luego ajustar las decisiones de compra de energía en consecuencia.

La inteligencia artificial comienza a desempeñar un papel importante en la gestión energética

La aplicación de IA para la gestión energética no es del todo nueva y comenzó alrededor de 2010 con el despliegue de dispositivos conectados a Internet como medidores inteligentes, termostatos y controladores. Además, las aplicaciones iniciales de IA/ML se centraron en la previsión, las cargas, el comportamiento del cliente y la generación.

En USA, organizaciones como AutoGrid aprovecharon la avalancha de datos que se generó a lo largo de los años y agregaron avances tanto a la optimización como a la investigación de operaciones para administrar la red. La inversión generalizada en IA en todo el sector energético continúa impactando directamente y mejorando la resiliencia de la red, junto con la adopción general de energías renovables.

En poco más de una década, la aplicación de la IA al sector de la energía está produciendo resultados espectaculares y logrando resultados que serían imposibles de replicar para los humanos. La escala de la red eléctrica por sí sola puede abrumar a los recursos tradicionales, con millones de puntos finales discretos que interactúan en tiempo real para mantener tolerancias de frecuencia estrechas. A medida que la red se vuelve cada vez más compleja, la necesidad de IA se incrementa.

Impacto de la IA en la gestión energética, los vehículos eléctricos, los objetivos de desarrollo sostenible y las emisiones de gases de efecto invernadero durante la próxima década

La creciente adopción por parte de los consumidores de los recursos de energía distribuida, como los vehículos eléctricos y la energía solar residencial y el almacenamiento, está transformando significativamente la gestión energética. Tradicionalmente, la energía se generaba, almacenaba y entregaba a los consumidores de manera estándar y el uso se medía con un contador.

Sin embargo, con la combinación de recursos de energía distribuida e IA, los operadores ahora pueden ver lo que sucede detrás del medidor y también pronosticar el uso para administrar la estabilidad de la red.

Con el software impulsado por IA, que impulsa la optimización de la gestión energética de la red, no perderemos de vista a los electrones a través de una capa de virtualización cada vez más poderosa. Los controles predictivos avanzados permiten a las empresas de servicios públicos, proveedores de energía y operadores de red optimizar los recursos de energía distribuida y administrarlos como un solo sistema.

Agregadas en una planta virtual de energía, diversas fuentes de energía distribuida, como vehículos eléctricos, energía solar fotovoltaica, baterías y programas de respuesta a la demanda, pueden equilibrar la oferta y la demanda, reducir la carga máxima, mejorar la confiabilidad de la red y crear nuevos flujos de valor para los prosumidores y proveedores de energía. Solo a través de la proliferación de centrales eléctricas virtuales impulsadas ​​por IA en todo el mundo, algún día alcanzaremos el 100% de energías renovables.

En los EE. UU., la industria de la energía ha comenzado a usar IA para conectarse con medidores inteligentes, redes inteligentes y dispositivos del Internet de las cosas.

¿Cómo mejoran estas tecnologías de IA la eficiencia, la gestión energética, la transparencia y el uso de energías renovables?

Los recursos de energía renovable habitualmente se han equilibrado con combustibles fósiles para garantizar la estabilidad y confiabilidad de la gestión energética de los sistemas de red. Sin embargo, con las centrales eléctricas virtuales impulsadas por IA, los operadores pueden pronosticar y optimizar el uso de energía y conectar y administrar recursos de energía distribuida para obtener capacidad adicional para garantizar la resiliencia en tiempos de suministro de energía inestable.

Juntos, la IA y las centrales eléctricas virtuales están poniendo fin a la paradoja de gestionar la intermitencia de las energías renovables y evitando simultáneamente las soluciones dañinas para el medio ambiente.

¿Dónde entra el impacto de la IA para aprovechar la cartera diversa de recursos energéticos distribuidos?

Con una combinación más diversa de recursos energéticos distribuidos que ingresan al mercado, las centrales eléctricas virtuales se están volviendo más sólidas, lo que permite que la tecnología proporcione tanta energía a las redes como las centrales eléctricas tradicionales. Esto no sería posible sin la tecnología de IA, que elimina la complejidad en la gestión energética de la convergencia, no solo de los recursos energéticos distribuidos, sino también diversos para proporcionar una gestión perfecta desde un tablero centralizado. La IA garantiza que los recursos energéticos distribuidos se puedan aprovechar a escala y en tiempo real.

Hasta ahora, las necesidades puntuales de aportes extras de electricidad en la gestión energética se han gestionado con las denominadas «plantas de energía pico». Las plantas de energía pico , también conocidas como plantas pico , y ocasionalmente sólo «pico», son plantas de energía que generalmente funcionan solo cuando hay una alta demanda, conocida como demanda pico de electricidad . Debido a que suministran energía solo ocasionalmente, la energía suministrada tiene un precio mucho más alto por kilovatio hora que la energía de carga base.

Típicamente estas plantas son operadas con combustibles fósiles, principalmente gas natural lo que implica un alto nivel de emisiones de CO2. Por su parte, la generación nuclear, debido a su extrema falta de flexibilidad no puede en la actualidad tomar este papel, lo que reduce su utilidad. Por lo tanto, estamos ante un problema de compleja solución.

Sin embargo, gracias a la IA y el Machine Learning, la gestión energética de una central eléctrica virtual de última generación es como operar decenas de miles de plantas de energía en paralelo, asegurando que todas operen de manera cooperativa.

Todas las funciones de software requeridas para una planta pico centralizada deben replicarse miles de veces, y la complejidad aumenta no lineal sino exponencialmente.

Si bien esta es una tarea abrumadora, mediante la implementación de proyectos comerciales de gestión energética basados en tecnología de IA y ML su desarrollo se está produciendo en todo el mundo. Los algoritmos de Machine Learning e IA son fundamentales para administrar de manera eficiente esta complejidad, al orquestar los recursos agregados y garantizar una coordinación perfecta en todo el centrales eléctricas virtuales . La toma de decisiones y el control en tiempo real se vuelven posibles, lo que permite que la central eléctrica virtual responda rápidamente a las condiciones de la red y optimice los flujos de energía.

¿Por ejemplo, puede la IA contribuir a aumentar la eficiencia energética y reducir el consumo de energía en la producción de energía eólica y fotovoltaica?

Múltiples factores contribuyen a la aleatoriedad, la volatilidad y la naturaleza intermitente de la generación de energía eólica y dificultan la predicción de la energía eólica. ¿Cómo ayuda la IA a mitigar la complejidad y la incertidumbre de las causas del viento en la naturaleza?

La previsión del viento es actualmente un problema desafiante pero también muy localizado. Sin embargo, a medida que surjan modelos más avanzados y sistemas de inteligencia artificial, será aún más fácil predecir la generación eólica.

Los algoritmos de IA también consideran los aspectos temporales y espaciales de las flotas de recursos energéticos distribuidos. Estos algoritmos tienen en cuenta las fluctuaciones en la generación renovable, como la solar y la eólica, las variaciones en los patrones de consumo de energía de dispositivos como acondicionadores de aire y bombas de calor, y la naturaleza dinámica de las condiciones de la red, incluidos los picos extremos de demanda. Al adaptarse y recalibrarse continuamente en función de los datos en tiempo real, la IA garantiza que el envío y la coordinación de los activos de generación distribuida sigan siendo receptivos, flexibles y eficientes.

La IA también está comenzando a integrarse en los sistemas de monitoreo de gestión energética y procesamiento de datos para el diagnóstico y detección de fallas de cara a ayudar a mitigar el impacto en los sistemas solares fotovoltaicos, especialmente cuando se anticipan condiciones climáticas indeseables.

Los algoritmos de IA también pueden analizar patrones climáticos y predecir la producción de energía a partir de estos recursos variables, lo que permite a los operadores ajustar sus sistemas de red para adaptarse a las fluctuaciones esperadas en el suministro y permitir ajustes en tiempo real.

Además de los sistemas solares fotovoltaicos, cualquier tecnología de generación, con capacidades de monitoreo, que esté conectada a la red puede ser diagnosticada respecto a una falla inminente debido a las condiciones climáticas.

Combinadas con la tecnología de IA, estas capacidades reducirán las implementaciones de técnicos en los sitios y, posteriormente, reducirán significativamente los gastos operativos de funcionamiento de las redes. Las empresas dedicadas a la gestión energética experimentarán la mayoría de estos ahorros, que deberían ser trasladados a los consumidores.