Hasta el momento, las redes eléctricas han operado dentro de un esquema centralizado, donde la energía se genera en grandes plantas y se distribuye a los consumidores. Este modelo presenta limitaciones en eficiencia y flexibilidad, especialmente ante fluctuaciones en la demanda. Aquí es donde entra la IA. Los algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real gestionan la producción y distribución de energía, adaptando el suministro a las necesidades del momento.

La demanda de electricidad varía considerablemente a lo largo del día, con un mayor consumo en las horas pico, como la mañana y la tarde, mientras que baja durante la noche. En este contexto, la IA analiza datos en tiempo real de miles de sensores distribuidos por la red eléctrica, identificando patrones de consumo y anticipando picos en la demanda. Esto permite a las empresas eléctricas ajustar la generación de energía de manera dinámica, reduciendo el desperdicio y evitando sobrecargas en la red.

Por ejemplo, la empresa Grid4C utiliza algoritmos de IA para prever con precisión la demanda energética. A través del análisis de datos históricos y en tiempo real, el sistema permite a las empresas eléctricas optimizar la generación y el almacenamiento de energía. Esto también contribuye a reducir los costos operativos y las emisiones de gases de efecto invernadero.

Transición energética: la IA como clave en la producción de renovables

La integración de fuentes de energía limpia en la red eléctrica es un paso fundamental en los objetivos planteados por el ODS 7 –“Energía asequible y no contaminante”– y el Acuerdo de París de lograr la transición energética. No obstante, su producción irregular plantea un desafío.

La inteligencia artificial se presenta en este campo como un gran aliado, permitiendo procesar grandes cantidades de datos meteorológicos, como la velocidad del viento, la radiación solar y las condiciones climáticas, para prever la cantidad de energía que generarán los parques solares y eólicos en las próximas horas o días.

Imaginemos un parque eólico en una región costera. El rendimiento de las turbinas depende en gran medida de la velocidad y dirección del viento, que puede cambiar rápidamente. A través de los algoritmos inteligentes que analizan los datos en tiempo real, es posible ajustar la operación de las turbinas para maximizar la producción de energía, incluso en condiciones variables. Esto no solo mejora la eficiencia del parque eólico, sino que también permite una integración más efectiva de esta energía en la red eléctrica.

Un ejemplo práctico es el uso que Google le da a esta tecnología en sus centros de datos. La empresa implementó algoritmos de IA para gestionar el suministro de energía renovable a sus instalaciones. Estos predicen cuándo la energía limpia estará disponible y ajustan el consumo de los centros de datos en consecuencia. Como resultado, la compañía redujo sus costos energéticos y su huella de carbono, demostrando el potencial de la IA para promover la sostenibilidad.

Smart grids: redes eléctricas impulsadas por IA

Las redes eléctricas inteligentes, o "smart grids”, representan una evolución del sistema eléctrico tradicional. Integran tecnologías de información y comunicaciones para gestionar de manera eficiente la producción, distribución y consumo de energía. La IA es el cerebro detrás de estas redes, analizando grandes volúmenes de datos para tomar decisiones en tiempo real.

En una red eléctrica inteligente, los sensores y dispositivos conectados recopilan continuamente información sobre el estado de la red, el consumo de energía y las condiciones ambientales. Procesa estos datos para optimizar el flujo de energía, así como identificar y solucionar problemas de manera proactiva. Por ejemplo, si se detecta una sobrecarga en una parte de la red, la IA puede redirigir el flujo de energía para evitar apagones.

Las smart grids también empoderan a los usuarios al proporcionarles recomendaciones personalizadas sobre cómo reducir su consumo de energía, basándose en sus patrones de uso, permitiendo una autogestión más efectiva. Por ejemplo, un hogar con un sistema de IA podría recibir sugerencias sobre cuándo es el mejor momento para usar electrodomésticos de alto consumo, como una lavadora, según la demanda y el costo de la electricidad.

El futuro de la energía 

La aplicación de la IA en el sector energético abre un abanico de oportunidades, desde soluciones para la optimización de redes eléctricas y la gestión de energías renovables hasta la personalización de los servicios para los consumidores. En todo el mundo, el sector evoluciona hacia un modelo más sostenible y eficiente. Uno en el que la IA será un jugador esencial.