Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la distribución de energía

La evolución de la gestión de la energía ha progresado rápidamente en los últimos años en diversas ramificaciones, desde el tamaño hasta la seguridad, pasando por los modos de almacenamiento y suministro de energía. Esta madurez es evidente en conceptos innovadores como los sistemas de red descentralizados, el prosumo, la carga inteligente, la carga de vehículo a red (V2G), el Internet de las cosas (IoT), etc.

La mayoría de los ejemplos anteriores pueden clasificarse cómodamente como productos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Estas dos ramas tecnológicas entrelazadas se han combinado para dar forma a la cultura de la gestión y distribución de la energía en casos rentables.

Para entender la conexión y la sinergia entre la IA/ML y la gestión de la energía, lo mejor es que uno entienda primero las definiciones de base.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es una rama de la informática y la tecnología que permite simular la inteligencia humana en las máquinas. La raíz de las palabras "artificial" e "inteligencia", al dividirse, explica mejor el significado de "inteligencia hecha por el hombre". Por lo general, consiste en entrenar a una máquina para que resuelva problemas complejos mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo y redes neuronales de aprendizaje profundo. Siri de Apple, los videojuegos en línea, los chatbots de atención al cliente y los robots humanoides inteligentes son aplicaciones populares de la IA.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Por otro lado, el aprendizaje automático es una rama de la IA que se basa en los datos, utiliza estos conjuntos de datos -normalmente grandes y estructurados- y construye modelos que pueden hacer análisis predictivos y prescriptivos basados en estos conjuntos de datos pasados sin tener que ser programados. El ML se ha incorporado ampliamente a aplicaciones como los motores de búsqueda para los algoritmos de búsqueda que mejoran la experiencia del usuario, Facebook para las sugerencias de amigos y anuncios, los recomendadores en línea y los modelos para la predicción del tiempo.

Relación entre la IA/ML y la distribución de energía - Aplicaciones y beneficios

La integración de la IA/ML en la distribución de energía no ha hecho más que mejorar la gestión de la red, la adecuación a la demanda y el fomento eficiente de las comunidades energéticas. A continuación se exponen algunos beneficios que los ejecutivos de suministro y distribución de energía pueden obtener de la IA/ML.

En las redes eléctricas

1. Habilitación de redes inteligentes: No es ninguna novedad que las redes inteligentes son el corazón de la sostenibilidad de las energías renovables (ER). Dado que el mundo tiende a las fuentes de energía renovable, las redes inteligentes resultan inevitables en el gran esquema previsible de las cosas, y aquí es donde la IA/ML desempeña su función de supervisión.
   La IA/ML es la tecnología que hace funcionar las redes inteligentes y ayuda a descentralizar la gestión de la energía. No sólo transmite la electricidad desde y hacia la red, sino que también analiza, evalúa y controla los datos de los usuarios para tomar decisiones precisas.
2. Acoplamiento de sectores: El acoplamiento de sectores implica la descarbonización del medio ambiente y la mejora de la capacidad eléctrica de una región mediante la fusión de todos los sectores de producción y consumo de energía en un único sector de producción de electricidad: la red. Para lograrlo, se utiliza en gran medida la tecnología de IA/ML para convertir los datos de los consumidores en recursos útiles y automatizar los procesos de la manera más eficaz posible.
3. Mantenimiento de la red: Con la tecnología de IA, los operadores de red y los gestores de distribución pueden determinar fácilmente los mejores momentos para el mantenimiento de la red. También puede detectar fallos en la red y avisar rápidamente a los operadores para que tengan preparadas soluciones rápidas. Esta ventaja ayuda a reducir los costes de mantenimiento que pueden derivarse de los retrasos en las comprobaciones.

1. Supervisión de la red: La IA ofrece facilidades a los gestores de la red y de la distribución al facilitar la respuesta a la demanda. Esto significa, en última instancia, que previene un probable colapso de la red al supervisar el uso de la energía por parte de los consumidores y ayudar tanto a los usuarios como a los proveedores a equilibrar la energía suministrada y la utilizada.
   El gestor comunitario FLEXO es la quintaesencia de este servicio. Con este software impulsado por la IA, los gestores de la distribución disfrutan de un control sin fisuras sobre sus jurisdicciones energéticas, tienen acceso a la información de los prosumidores y pueden ajustar el consumo de energía para satisfacer con precisión la demanda.

Además, el mundo se está volcando totalmente en la nube, incluidas las redes inteligentes, y siempre existe la posibilidad de que se produzcan ciberataques. Para garantizar la ciberseguridad contra el malware, la IA puede ser una de las mejores opciones.

En las centrales eléctricas virtuales (VPP)

Las VPP poseen atributos similares a las microrredes en el sentido de que son una red de dispositivos de almacenamiento como vehículos eléctricos (VE), electrodomésticos y plantas más pequeñas que pueden interconectarse para suministrar energía durante los periodos de máxima demanda cuando la red está experimentando una sobrecarga. La IA controla los asuntos de las VPP a través de:

Coordinación de las plantas descentralizadas: Para la construcción productiva de una VPP, las plantas y aparatos pertinentes deben estar bien coordinados para evitar el colapso o el fracaso. Aquí, la tecnología de IA interviene en dos pasos: primero, orquestando una comunidad de estos dispositivos que puede ser implementada de forma magistral con el gestor comunitario FLEXO, y después, facilitando la transferencia de energía desde la VPP hasta su destino. La carga inteligente de FLEXO, por ejemplo, puede ayudar a los gestores de la distribución y a los propietarios de vehículos eléctricos a ejecutar la V2G de forma impecable.

En el consumo de energía

Casas inteligentes: Los hogares inteligentes están impulsados por la tecnología de IA. Desde el IoT, pasando por los vehículos eléctricos y la carga inteligente, hasta los contadores inteligentes. La IA da a los operadores de la red el privilegio de realizar juicios correctos sobre el mantenimiento y ajustes precisos de la demanda de suministro en función de los datos obtenidos de los hogares inteligentes.

En el comercio de electricidad

Previsiones: Las empresas necesitan análisis predictivos eficaces para tener éxito, y esta condición no excluye la distribución de energía.

La distribución adecuada de energía, especialmente en lo que respecta a las fuentes de energía renovable, debe ir precedida de previsiones, incluidas las predicciones meteorológicas, el crecimiento y la densidad de la población, la demanda y la utilización de la energía, etc. Los modelos de ciencia de datos de ML utilizan estos conjuntos de datos para proporcionar a los ejecutivos de la distribución la información necesaria para una mejor toma de decisiones sobre el futuro comercio de electricidad.

El futuro de la IA/ML en la distribución de energía

La tecnología avanza a toda velocidad, y el mundo jadea para ponerse al día. El crecimiento de la IA en el mercado energético en los últimos años ha sido asombroso. En 2021, el tamaño global de la IA en el mercado de las ER estaba valorado en 8.240 millones de dólares. Con una impresionante tasa de crecimiento del 27,9% de 2021 a 2030, se espera que este valor supere los 75.820 millones de dólares.

El mercado mundial de las energías renovables ha sobrevivido durante mucho tiempo gracias a la tecnología de la IA, y la fuerte sinergia entre ambas sugiere que continuará.

Además, las estadísticas indican que la sostenibilidad de las energías renovables y la distribución inteligente de energía dependen en gran medida de la tecnología de IA. Por ello, nuestras soluciones FLEXO basadas en la IA son indispensables para el futuro de la gestión de la red.

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