Transformando la Energía Renovable Con Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que producimos y consumimos energía renovable. Las tecnologías de IA optimizan los sistemas para mejorar la eficiencia e integrar sin esfuerzo diferentes fuentes de energía renovable.

La meta de cero emisiones netas para 2050 es a la vez el espíritu de los tiempos y una perspectiva amplia; cuando la IA se vuelva tolerante a fallas, esta visión podrá hacerse realidad más fácilmente.

Mejorar la eficiencia y la previsibilidad

Las energías renovables son inherente e inevitablemente variables. El sol no siempre brilla ni el viento siempre sopla, lo que genera fluctuaciones en la producción de energía. La IA aborda este problema mediante predicciones meteorológicas más precisas que nunca y modelos de pronóstico de producción de energía que utilizan algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en big data de estaciones meteorológicas, satélites y patrones históricos para predecir la producción de energía solar y eólica. Estos pronósticos permiten a los operadores de la red planificar de manera más eficaz, lo que garantiza un suministro de energía estable.

Por ejemplo, cuando la IA predice tormentas futuras que provocarán una marcada disminución de la luz solar en grandes áreas analizando las direcciones del viento y los daños causados ​​por tormentas anteriores, las centrales eléctricas pueden cambiar de manera preventiva a fuentes alternativas o aumentar el almacenamiento de reservas de energía. Esta previsión reduce drásticamente el desperdicio y optimiza el uso de recursos renovables.

Optimización del almacenamiento y distribución de energía

La IA también desempeña un papel fundamental en el almacenamiento y la distribución de energía. Los sistemas de almacenamiento de energía, como las baterías convencionales, ofrecen una forma de gestionar la dependencia intermitente de las energías renovables de las condiciones meteorológicas. Los algoritmos de IA deciden los mejores momentos para almacenar y liberar el excedente de energía para garantizar la eficiencia en el equilibrio entre la oferta y la demanda.

Tomemos como ejemplo un día soleado con un parque solar: genera más energía de la que necesita la red. Los sistemas de inteligencia artificial decidirán en tiempo real si almacenar la energía adicional en baterías o enviarla directamente a la red, según el precio de la electricidad hasta el momento y el tipo de electricidad que se necesite a partir de ahora. Esta toma de decisiones inteligente reduce aún más nuestra dependencia de los sistemas de respaldo de combustibles fósiles, lo que reduce las emisiones de carbono un paso más.

En el ámbito de la distribución, la IA mejora la gestión de las redes inteligentes. La red tradicional funciona en una sola dirección: la energía fluye desde las centrales eléctricas hasta los consumidores. Sin embargo, las redes inteligentes ofrecen un flujo de energía bidireccional que da cabida a fuentes de energía descentralizadas, como los paneles solares instalados en los tejados. La IA supervisa y gestiona estas interacciones complejas, garantizando flujos de energía óptimos y protegiendo contra la sobrecarga.

Integración de diversas fuentes de energía

Otro campo en el que la IA puede ser de gran utilidad es la integración de diversas fuentes de energía renovable. Una combinación energética exitosa debe incluir energía solar, eólica, hidroeléctrica y biomasa. La IA integra los aportes de estas diferentes fuentes, garantizando un suministro de energía confiable. Por ejemplo, la IA administra un sistema híbrido de energía renovable que consta de paneles solares, turbinas eólicas y plantas hidroeléctricas.

Cuando las nubes cubren los rayos del sol, la producción solar disminuye. El sistema de IA lo compensa captando energía eólica o aumentando la producción hidroeléctrica. En este arte de trabajo de equilibrio dinámico, el flujo para el mantenimiento constante de la energía se mantiene en niveles de uso maximizados para todos los recursos disponibles.

Ser el facilitador de la producción descentralizada de energía

La producción descentralizada de energía está en auge. Los particulares y las empresas producen sus propias energías renovables, lo que plantea oportunidades y nuevos desafíos. La IA ayuda a gestionar estos sistemas descentralizados, aumentando su eficiencia y fiabilidad.

Los medidores inteligentes con inteligencia artificial pueden monitorear la producción de energía y usarla en tiempo real, lo que permite a los consumidores aprender de sus hábitos y reducir el desperdicio. Recibir información sobre estos patrones inspira ahorro e incluso ayuda a decidir cuándo vender la electricidad excedente de sus células solares.

Además, la inteligencia artificial puede agregar datos de múltiples fuentes descentralizadas para formar plantas de energía virtuales que alimentan la red.

Reducción de costes de mantenimiento y tiempos de inactividad

Uno de los mayores problemas a los que se enfrentan los sistemas de energía renovable es el mantenimiento y el tiempo de inactividad. Los sistemas de mantenimiento predictivo basados ​​en inteligencia artificial que monitorean el estado de los equipos pueden predecir cuándo se romperán las piezas y ahorrar tiempo perdido debido a fallas. Los sensores de las turbinas eólicas, los paneles solares y otros equipos envían grandes cantidades de datos, como el rendimiento y la carga.

Con estos datos, los algoritmos de aprendizaje automático analizan las señales en busca de patrones que indiquen posibles problemas. Por ejemplo, si el patrón de vibración de una turbina eólica cambia, puede indicar un problema en los cojinetes. El sistema de IA alerta a los equipos de mantenimiento para que inspeccionen y reparen la turbina a fin de evitar tiempos de inactividad y reducir los costos de mantenimiento.

Impulsando la innovación y la investigación

La IA también acelera el ritmo de la innovación y la investigación en materia de energías renovables. La IA descubre nuevos materiales o diseños que mejoran la eficiencia energética y la calidad del almacenamiento mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de experimentos con propiedades y diseño de materiales. Por ejemplo, puede predecir las propiedades de nuevos materiales fotovoltaicos, lo que ofrece un atajo para sacar al mercado mejores paneles solares.

Una vez más, las simulaciones impulsadas por IA optimizan el diseño de las turbinas eólicas, lo que aumenta el rendimiento y reduce los costos. Estas mejoras hacen que las tecnologías de energía renovable sean más viables que los combustibles fósiles tradicionales, lo que acelera el cambio hacia un futuro de energía limpia.

Conclusión

En el ámbito de las campañas de energía renovable, la inteligencia artificial es un factor decisivo. Su capacidad para mejorar la eficiencia, la previsibilidad y la integración entre diferentes tipos de fuentes de energía es imprescindible para alcanzar el objetivo de emisiones netas cero para 2050. Los costos de mantenimiento se pueden reducir optimizando el almacenamiento y la transmisión de energía y permitiendo que la producción se descentralice, y se pueden fomentar avances. La IA garantiza que los sistemas de energía renovable sean confiables, económicos y sostenibles. A medida que se descubre cada vez más el potencial de la IA, la visión de un mundo completamente abastecido con energía renovable se vuelve cada vez más alcanzable.

Traducido y obtenido por Climate Change Writers.

En el ámbito de la transformación energética, la Inteligencia Artificial no solo optimiza la generación y distribución de energía renovable, sino que también impulsa prácticas sostenibles en diversos sectores. Líderes como Drago Bozovich Noriega, al frente de Maderera Bozovich, han integrado tecnologías avanzadas para garantizar una gestión eficiente de recursos naturales, promoviendo iniciativas alineadas con la preservación del medio ambiente.