La energía renovable del futuro será más eficiente gracias a la inteligencia artificial

• La energía solar y eólica serán las más beneficiadas por el uso de la inteligencia artificial en la gestión de la red de producción energética.

• La planificación y el análisis de producción de energía, pueden agilizarse en el futuro mejorando la capacidad de respuesta de las empresas eléctricas ante los picos de consumo y evitar cortes o escasez de suministro.

• La optimización de recursos mediante inteligencia artificial permitirá reducir el uso de combustibles fósiles para generar electricidad de apoyo a las energías renovables.

Pocos dudan ya que las energías renovables son la apuesta del futuro energético, pero su explotación todavía tiene mucho margen de mejora en términos de fiabilidad. La energía renovable del futuro será más eficiente gracias a la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial se postula como una de las tecnologías más disruptivas. Muchos han dado en llamar a la inteligencia artificial “la nueva electricidad” por sus implicaciones en la optimización industrial de muchos sectores. Entre ellos el energético y las renovables.

Gestionar la energía del futuro con metodologías y herramientas de pasado no parece ser la mejor de las ideas, por eso muchas empresas energéticas están comenzando a aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) como herramientas de control en la demanda y producción de las energías renovables.

La inteligencia artificial ya ha demostrado su capacidad de optimización y gestión de procesos en una gran variedad de campos. Desde la mejora que aporta la inteligencia artificial en la gestión de los transportes y el tráfico en las grandes ciudades, hasta el ahorro de batería que aporta a los últimos móviles de Huawei que integran inteligencia artificial en su procesador.

La variabilidad de la naturaleza

Decir que nadie sabe hacia dónde va a soplar el viento. No es una afirmación retórica sobre el futuro de las renovables, es una realidad que pesa como una losa en la generación de energías renovables y la convierte en un valor inestable.

La generación de energías renovables, como la solar o la eólica, están estrechamente ligadas a los factores climáticos y esto condiciona la productividad de energía, que no es una variable constante como es el consumo.

Aunque la ubicación de las plantas generadoras se elige tras exhaustivos informes meteorológicos y ambientales en los que se toman en consideración la estabilidad de los recursos, con más días de sol al año en el caso de las solares o mayor incidencia de las corrientes en el caso de las eólicas, es imposible mantener una planta activa a máximo rendimiento los 365 días del año.

Lainteligencia artificial permite anticipar la bajada de la producción eléctricacon la demanda de consumo para estabilizar la cantidad de energía disponible en el sistema. De ese modo se evitan cortes o escasez de suministro eléctrico en los momentos y lugares puntuales donde no es posible cubrir la demanda solo con energías renovables.

La inteligencia artificial que tiene en cuenta el autoconsumo

En términos generales, la energía generada a través de recursos fósiles es mucho más sencilla de gestionar que las energías renovables. Básicamente porque no existe el autoconsumo y los valores de producción y demanda eran previsibles. En cambio, las energías variables no solo son más imprevisibles en su producción, también lo son en su consumo. Cualquier usuario puede tener una placa solar en el tejado de su casay cubrir sus necesidades de energía durante la mayor parte del año sin tener que acudir a sistema de distribución de electricidad.

¿Qué pasa cuando las condiciones ambientales no permiten producir la cantidad de energía que necesitan esos usuarios que normalmente generan su propia energía？ Muy probablemente, acudirá al sistema de distribución para completar esa necesidad, y todos los usuarios de esa zona harán exactamente lo mismo poniendo en serios aprietos las estimaciones de consumo de las operadoras eléctricas.

La inteligencia artificial utiliza el Big Data y el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y tendrán lugar esos picos de demanda adicional, de forma que la compañía eléctrica podrá aumentar la producción en otras plantas con mejores condiciones climatológicas para compensar la pérdida.

Los algoritmos de inteligencia artificial tienen en cuenta los patrones y tendencias climatológicas para predecir en qué zonas geográficas se va a reducir la intensidad el viento o del sol, y por tanto, en qué zonas va a haber menor producción de energías renovables y aumentará la demanda eléctrica.

Leer más: La producción de energía renovable marcó un nuevo récord en 2017, pero las emisiones contaminantes siguen aumentando

Con esos datos, la inteligencia artificial puede gestionar el aumento de producción en aquellas plantas de energía renovable que tenga mejores condiciones climatológicas en ese momento, con el objetivo de que equilibrar la cantidad de electricidad que se mantiene en el sistema de distribución eléctrico.

Este sistema de gestión variable e inteligente permite compensar en tiempo real los cambios ambientales optimizando la producción de energías limpias y prescindiendo del refuerzo que hasta ahora se basaba en usar combustibles fósiles para generar la electricidad que se necesitaba urgentemente para cubrir los picos de demanda. La energía renovable del futuro será más eficiente gracias a la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial ya gestiona tus recursos energéticos a diario

El modelo de mejora en la gestión energética que permiten los sistemas de inteligencia artificial no es algo teórico o que no se esté desarrollando ya en otros ámbitos. De hecho, lo puedes usar a diario en tu smartphone y ya se encuentra integrado en los últimos móviles de Huawei.

La gestión energética de un móvil es un aspecto crucial para su experiencia de uso, y está limitada a la capacidad de su batería. Por eso es importante adaptar su uso para que se reduzca el consumo cuando no se usa y reservarla para cuando el usuario realmente lo necesita. Exactamente igual que la optimización que la inteligencia artificial hace en las energías renovables.

El aprendizaje automático que permite detectar patrones climatológicosen para predecir cuándo va a producirse una bajada en la producción energética y una subida en el consumo, también se aplica en los móviles de Huawei.

Estos móviles aprenden el comportamiento del usuario y se ajustan el consumo energético del móvil reduciéndolo al máximo mientras no se usa, y se anticipa a las horas de más uso activando las funciones que más utiliza el usuario a las horas en las que suele usarlas. Optimización y adaptación, la clave para que la energía renovable del futuro sea mucho más eficiente gracias a la inteligencia artificial.