Según datos de las generadoras, más del 62% de la capacidad total ya viene de fuentes de energía renovable y se espera llegar al 66% este 2024. “Con el incremento exponencial de la demanda de producción y consumo de energía, la IA se perfila como un aliado indispensable en la gestión de la red, ya que cada vez será más vital contar con estimaciones precisas de producción y consumo de energía”, señala Camila Svec, COO de CleanLight.
El impacto de la IA en el campo energético se refleja en su capacidad para procesar vastas cantidades de datos y convertirlos en información valiosa. En la búsqueda de la eficiencia energética y la transición hacia fuentes renovables, la IA desempeña un papel crucial, desde la identificación de ubicaciones óptimas para parques eólicos o solares hasta la evaluación de recursos disponibles y riesgos asociados.
No obstante, su papel no se detiene en la planificación. En la gestión operativa de centrales energéticas, la IA facilita pronósticos meteorológicos más precisos, lo que se traduce en estimaciones de producción más confiables. En el caso de la energía hidroeléctrica, proporciona estimaciones más exactas de los caudales de agua, minimizando el desperdicio y aumentando la producción.
Además, la protección de la biodiversidad recibe un impulso: la IA puede prever patrones de migración de aves para minimizar el impacto de parques eólicos en sus hábitats.
“Primero, se emplea la IA para prever la producción de energía renovable, como la solar o eólica, mediante análisis de datos meteorológicos. Esta predicción permite a los operadores de red equilibrar la oferta y la demanda de manera más eficaz. Al aplicar la IA en nuestros sistemas solares, podemos automatizar y programar funciones basadas en la energía generada para garantizar la continuidad operativa sin comprometer los bancos de baterías”, menciona Svec.
Uno de los aspectos más prometedores es su contribución a la monitorización y mantenimiento de las plantas. La combinación de Inteligencia Artificial, robots y drones permite inspecciones más eficaces en entornos desafiantes. El mantenimiento predictivo predice riesgos de fallos en las plantas, permitiendo intervenciones preventivas y reduciendo significativamente tiempos de inactividad y costos de mantenimiento.
En casos de fallos, la IA acelera la comprensión de daños, causas y consecuencias, agilizando la toma de decisiones sobre las medidas a adoptar.
La Inteligencia Artificial se consolida como un pilar fundamental en la transformación hacia un modelo energético más sostenible y eficiente. Su integración progresiva promete un futuro donde la gestión energética se apoye en la precisión de los datos y la anticipación de las necesidades, allanando el camino hacia un mundo más inteligente y ecoamigable.