En la transición energética hacia un modelo más sostenible basado en energías renovables, la energía solar y la energía eólica se posicionan como las principales alternativas "verdes". En 2022 la inversión en energía solar se disparó un 36% hasta 308 mil millones de dólares, mientras que la inversión en energía eólica se mantuvo en 175 mil millones, según los datos de BloombergNEF. A pesar de que estas son fuentes de energía inagotables, su producción depende de los factores climáticos, lo que puede afectar la cantidad de energía que se puede producir. Sin embargo, la inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia de la producción de energía renovable. Según el informe "Inteligencia Artificial en el mercado de la energía y la potencia" elaborado por Research and Markets, se prevé que la IA en el mercado de la energía crezca hasta alcanzar los 14.527 millones de dólares en 2028.
Los expertos de Entelgy, The BusinessTech Consultancy, han identificado varios casos de uso en los que la inteligencia artificial puede contribuir a una producción energética más eficiente, como la predicción de la producción de energía. La inteligencia artificial utiliza el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y se producirán picos de demanda adicional, con el objetivo de que las compañías eléctricas puedan aumentar la producción en otras plantas con mejores condiciones climáticas para compensar la pérdida, evitando así cortes o escasez de suministro.
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En España, las viviendas tienen un consumo medio de 137 Kwh/m2 al año
En España, las viviendas tienen un consumo medio de 137 Kwh/m2 al año, según Deepki. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático pueden predecir este consumo de energía en los hogares mediante el análisis de datos, lo que ayuda a las compañías eléctricas a saber cuánta energía se requerirá en los próximos días y a utilizarla de manera más eficiente. Si el consumo va a ser alto, pueden aumentar la producción de energía, mientras que si es bajo, se puede reducir la producción para evitar el desperdicio.
La inteligencia artificial también puede predecir y prevenir fallos en las instalaciones de energía renovable, optimizar la producción de energía y reducir los costos operativos. Por ejemplo, puede predecir patrones de viento y ajustar la inclinación de las palas de los aerogeneradores para maximizar la producción de energía. Del mismo modo, puede analizar los datos de radiación solar y ajustar el ángulo y la orientación de los paneles solares para captar más energía del sol.
La analítica avanzada puede contribuir a la realización de diseños de instalaciones renovables más eficientes. A través de imágenes de satélite junto con el análisis de otros datos como el histórico meteorológico se puede encontrar las ubicaciones más eficaces para instalar una nueva central eólica o solar, lo que se traduciría en una mayor producción de energía y precios más bajos.
La IA también puede optimizar el uso de la energía en los edificios, reduciendo el despilfarro y disminuyendo los costes energéticos. Los sistemas de edificios inteligentes que hacen uso de la Inteligencia Artificial pueden optimizar el consumo de energía y ahorrar el exceso para utilizarla cuando se produce un apagón. Esto es especialmente importante para las empresas que suelen ser grandes consumidores de energía. Según los últimos datos del Instituto Nacional de Estadísticas, el 55,5% del total de energía consumida se usó por las compañías, mientras que los hogares solo utilizaron el 7,3% del total.
Para finalizar, es importante mencionar que, el uso de la Inteligencia Artificial Generativa, combinado con la observabilidad y el análisis de datos, puede suponer una producción de energía más eficiente. Se deben dedicar todos los recursos necesarios a impulsar nuevas tecnologías en las energías renovables para mejorar la previsión y gestión de la energía y lograr un escenario energético más estable y sostenible, según Jose Antonio Rocha, Managing Director Digital Business Process de Entelgy.
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