La IA en el sector energético: Principales casos de uso

Existe consenso entre los directivos de las principales empresas del mundo acerca del impacto crucial que la Inteligencia Artificial (IA) en el sector energético en todos los sectores. Hay múltiples estudios disponibles que así lo reflejan. 

principales casos ia sector energético

No se trata de cambios que llegarán en un futuro lejano, sino de factores que ya están cambiando el paisaje competitivo de cada vez más sectores y empresas.  

Las formas en que la IA va a ayudar a las empresas son múltiples y no todas aún completamente exploradas. Sin embargo, podemos fijarnos en sectores industriales y revisar qué principales novedades están ocurriendo de la mano de la IA.

En el caso del sector energético ya existen tendencias muy claras de la utilización de la Inteligencia Artificial que vamos a señalar de modo sintético. 

Dado que se trata de un sector tradicional y maduro, donde  las infraestructuras en el negocio energético –ya sea en producción, transporte o distribución– tienen un alto nivel de criticidad por su enorme impacto en la sociedad y la economía, se espera mucho de la IA como factor transformador del negocio. De hecho, Gamco ya ha realizado experiencias exitosas en este sector.

Ejemplos de IA en el sector energético

Redes Inteligentes

En los últimos años ha surgido un nuevo concepto: el de redes inteligentes o 'smart grids', impulsadas principalmente por capacidades de inteligencia artificial.

Estas redes automatizadas son capaces de realizar análisis inteligentes en tiempo real, balanceando la oferta y la demanda de energía, o bien detectando potenciales errores o fraudes a lo largo de toda la cadena de suministro.

También, gracias a la tecnología de IA incorporada en las 'smart grids', los proveedores energéticos pueden gestionar de forma más eficiente las caídas del servicio, optimizar el voltaje o detectar picos de demanda, así como parametrizar el comportamiento concreto de algunos clientes o ciudades.

Además, es importante señalar que mediante estas redes inteligentes se podrá también avanzar en la producción y la distribución para acercarla al consumidor final. Considerando diferentes alternativas de producción, los consumidores podrán beneficiarse del uso de los modelos más eficientes en cada caso

Anticipar la demanda

La incorporación de la inteligencia artificial al entorno energético también permite a los proveedores anticipar la demanda de electricidad en entornos urbanos o industriales, de modo que se pueda ajustar la producción a cada necesidad particular. 

Mantenimiento predictivo

Otra de las grandes revoluciones que promete la IA en esta área pasa por el mantenimiento predictivo de las redes de distribución eléctrica.

Cada punto de toda la red de suministro está monitorizado en tiempo real y puede alertar de cuando los componentes están a punto de estropearse. De esta manera, el posible incidente pueda ser resuelto antes de que se produzca un fallo grave.

Cada punto de toda la red de suministro está monitorizado en tiempo real y puede alertar de cuando los componentes están a punto de estropearse. De esta manera, el posible incidente pueda ser resuelto antes de que se produzca un fallo grave.

Eficiencia energética

Si es posible anticipar la demanda, monitorizar las infraestructuras y balancear la carga energética, también se puede reducir el consumo de electricidad gracias a la aplicación de la inteligencia artificial. 

Por ejemplo, Google emplea algoritmos de aprendizaje automático para reducir el consumo de electricidad en sus centros de datos entre un 15% y un 40%. Estas predicciones permiten anticipar la carga en los sistemas de enfriamiento de los centros de datos y controlar los equipos de manera más eficiente.

inteligencia artificial ia en sector energético

IA y energías renovables

Las energías renovables son la gran apuesta de los gobiernos de medio mundo en la actualidad, tanto por la escasez de recursos como por los posibles impactos climáticos de otras energías más severas con el medio ambiente.

Pero, aun siendo recursos infinitos (el viento, el Sol), son, sobre todo, intermitentes. Resulta difícil prever la demanda al tener que asumir ciertas condiciones climáticas.

La IA, por tanto, es fundamental para ayudar a predecir las condiciones meteorológicas, de modo que se pueda anticipar cuánta energía habrá disponible en cada momento.

Por la innegable importancia de los casos de uso señalados, así como por los resultados que se están obteniendo, y dadas las particularidades del sector eléctrico dentro del sector energético, parece claro que las aportaciones de la IA en términos de conocimiento y previsión van a marcar el paso del futuro del sector.

José Luis Escobar

Director de Estrategia y Desarrollo de Negocio

GAMCO

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