Aplicar la inteligencia artificial en el sector de la energía verde permite optimizar procesos, corregir problemas y explorar nuevas potencialidades. Así, las renovables multiplican su capacidad y, por ende, su valor.
Son dos de las tendencias de moda: La inteligencia artificial está dominando la conversación en el ámbito tecnológico, con sus grandes capacidades de análisis en ingentes volúmenes de datos y la automatización de operaciones. Las renovables son casi un imperativo cuando se trata de energía, sobre todo en el actual contexto en el que se demandan alternativas limpias para reducir la dependencia de otras formas más contaminantes y finitas. Parecían predestinadas a encontrarse.
¿Para qué se puede utilizar entonces la IA cuando se habla de la optimización del desarrollo en las renovables? La respuesta corta es: para casi todo y en todas las fases del proceso.
Anticiparse a posibles picos de demanda permite redistribuir la energía para destinar más recursos allí donde sean necesarios
En una primera fase, por ejemplo, el análisis inteligente de datos meteorológicos permite estudiar las localizaciones idóneas para ubicar nuevas instalaciones. Una vez en funcionamiento, en la generación de suministro, al cruzar las previsiones del tiempo con los datos del propio parque, se puede conocer si van a producirse fenómenos adversos y predecir cuánta energía se va a generar. También mediante la monitorización en la red de transporte: Red Eléctrica ha implantado en varias líneas aéreas 750 sistemas DLR (Dynamic Line Rating). Estos constan de sensores y estaciones meteorológicas con tecnología IoT e inteligencia artificial, para predecir de forma precisa la capacidad de transporte de las líneas y optimizar su uso: se puede llegar a incrementar hasta un 30% su capacidad.
También en las instalaciones, independientemente de su tipo, el empleo de analítica predictiva permite adelantarse a la hora de realizar tareas de mantenimiento, al calcular los límites de uso de cada dispositivo o estructura. Además, otra de las funcionalidades que está permitiendo la IA aplicada a las energías renovables es la creación de smart grids o redes de distribución inteligentes, en las que se realiza análisis en tiempo real. Esto posibilita conocer los patrones de uso de los consumidores finales, de tal modo que se pueden controlar posibles fraudes o facilitar una gestión personalizada del consumo eléctrico. Proyectos como el de Elewit, utilizan técnicas de análisis de datos para elaborar modelos de predicción de producción y demanda, mejorando así la cobertura: anticiparse a posibles picos de demanda permite redistribuir la energía de modo que se destinen más recursos allí donde sean necesarios.
Entrenar un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural emite el mismo CO2 que cinco vidas útiles de un coche
Tareas pendientes
Sin embargo, las ventajas en la aplicación de tecnologías inteligentes tienen una contra: su coste medioambiental. Entrenar un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural emite el mismo CO2 que cinco vidas útiles de un coche. Asimismo, los centros de datos consumen ya más electricidad que la mayor parte de países del mundo, además de necesitar grandes cantidades de agua para refrescar las instalaciones.
El sector tecnológico es consciente de este problema y está buscando vías para mitigarlo, como el desarrollo de software verde, que se preocupa tanto por el impacto final de la herramienta como por lo que consume. Se trata de una forma de utilizar la tecnología que, además, se alinea con los principios sobre los que operan las energías renovables.
