La Inteligencia Artificial se Conecta a la Red Eléctrica para Mejorar su Eficiencia y Previsión
FOTO: MIT Technology Review

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando las redes energéticas, desde la predicción de los tiempos de carga de los vehículos eléctricos hasta la localización de zonas de alto riesgo de incendios forestales. Con la creciente complejidad de las redes eléctricas debido a la integración de energías renovables y la imprevisibilidad climática, la IA emerge como una herramienta vital para equilibrar la oferta y demanda de energía, transformando la gestión de la red en un proceso más eficiente, resistente y predictivo.

A menudo, se describe la red eléctrica como la máquina más compleja jamás construida. Al ser tan extensa, es imposible que una sola persona pueda comprender todo lo que ocurre en ella en un momento dado, y mucho menos predecir lo que ocurrirá en el futuro. Feng Qiu, científico del Laboratorio Nacional Argonne (Illinois, EE UU), un instituto de investigación financiado con fondos federales, explica que la IA apoya a la red de tres formas fundamentales: ayuda a los operadores a comprender las condiciones actuales, tomar mejores decisiones y predecir posibles problemas.

Qiu lleva años investigando cómo el aprendizaje automático puede mejorar el funcionamiento de la red. En 2019, su equipo se asoció con Midcontinent Independent System Operator (MISO, por sus siglas), un operador de red que presta servicio a 15 estados de EE UU y algunas zonas de Canadá, para probar un modelo de aprendizaje automático destinado a optimizar la planificación diaria de una red cuya escala es comparable a la extensa red de MISO. Cada día, los operadores de redes como MISO realizan complejos cálculos matemáticos que predicen cuánta electricidad se necesitará al día siguiente. Además, tratan de encontrar la forma más rentable de distribuir esa energía. El modelo de aprendizaje automático del equipo de Qiu demostró que este cálculo puede hacerse 12 veces más rápido con IA, y redujo el tiempo necesario de casi 10 minutos a 60 segundos. Teniendo en cuenta que los operadores del sistema realizan estos cálculos varias veces al día, el ahorro de tiempo podría ser significativo.

En la actualidad, el equipo de Qiu está desarrollando un modelo para prever los cortes de electricidad al incorporar factores como el clima, la geografía e incluso los niveles de renta de los distintos barrios. Con estos datos, el modelo puede poner de relieve patrones como la probabilidad de que los cortes de electricidad sean más largos y frecuentes en zonas de bajos ingresos con infraestructuras deficientes. Unas predicciones mejores ayudarían a prevenir los cortes, acelerar la respuesta a las catástrofes y minimizar el sufrimiento cuando estas se producen.

Los esfuerzos de integración de la IA no se limitan a los laboratorios de investigación. Lunar Energy, una start-up de baterías y tecnología de red, utiliza software de IA para ayudar a sus clientes a optimizar su consumo de energía y ahorrar dinero. «Tienes esta red de millones de dispositivos, y debes crear un sistema que pueda procesar todos los datos y tomar la decisión correcta no solo para cada cliente individual, sino también para la red», explica Sam Wevers, jefe de Software de Lunar Energy. «En ese momento entra el poder de la IA y el aprendizaje automático».

Gridshare, el software de Lunar Energy, recopila datos de decenas de miles de hogares y recoge información sobre la energía utilizada para cargar vehículos eléctricos, poner en funcionamiento el lavavajillas y los aparatos de aire acondicionado, etc. Al combinarse con datos meteorológicos, esta información alimenta un modelo que crea predicciones personalizadas de las necesidades energéticas de cada hogar.

Como ejemplo, Wevers describe una situación en la que dos casas de una misma calle tienen paneles solares del mismo tamaño. Una de ellas tiene un árbol alto en el patio trasero que le da sombra por la tarde, por tanto, sus paneles generan algo menos de energía. Este tipo de detalles serían imposible de controlar de manera manual por una empresa de servicios públicos a nivel doméstico

En Resumen

La Inteligencia Artificial Mejora la Gestión de la Red Eléctrica: La IA está transformando la gestión de las redes eléctricas, haciéndolas más eficientes y previsibles. Desde acelerar los cálculos para la distribución de energía hasta personalizar la gestión energética en los hogares y anticipar riesgos de catástrofes, la IA se convierte en una herramienta indispensable. Sin embargo, su implementación completa aún enfrenta desafíos como la seguridad y la privacidad de datos.


*** Información extraída del artículo original: «La IA se enchufa a la red eléctrica para hacerla más eficiente, resistente y predictiva», publicado en MIT Technology Review en español***.

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