La IA transforma las energías renovables: modelos predictivos de alta precisión, nuevas formas de monitoreo y diagnóstico, mejoras en el almacenamiento de energía y reducción de costos son solo el principio.

La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de realizar análisis complejos y tomar decisiones rápidas y precisas con grandes cantidades de datos en tiempo real.

Los beneficios de la IA se extienden a diversas industrias. Una de ellas es la de las energías renovables. A esta industria la IA le proporciona información relevante para el desarrollo, la construcción, la operación y el mantenimiento de proyectos.

Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, así como a la creciente capacidad de cálculo de los sistemas informáticos, se han potenciado cinco áreas clave de las plantas eólicas y solares fotovoltaicas: 

  • Diseño de modelos predictivos de generación de energía. 
  • Monitoreo y diagnóstico de la operación.
  • Rendimiento y eficiencia. 
  • Almacenamiento y distribución de energía con baterías.
  • Reducción de costos.

La IA mejora el rendimiento de los activos de energías renovables, pues agiliza y hace más eficientes los procesos. El resultado son precios más competitivos y una oferta de energía limpia confiable para generadores y clientes.

Modelos predictivos

Atlas Renewable Energy emplea inteligencia artificial principalmente en la operación y el mantenimiento (O&M) de sus centrales de energías renovables.

En efecto, la IA ayuda a desarrollar modelos predictivos cuyo objetivo es pronosticar la cantidad de energía que una planta eólica o solar fotovoltaica podría generar.

Las fuentes de energía renovable son intermitentes: se produce electricidad solo si hay viento o sol. Por lo tanto, es fundamental predecir el volumen de energía que podría generar una central; entre otros beneficios, esta predicción garantiza el cumplimiento de los contratos de abastecimiento (PPA).

Thiago Girard, Innovation Project Manager de Atlas Renewable Energy, explica que se utiliza machine learning y deep learning para diseñar modelos de generación de energía que permitan detectar fallas en los equipos y pronosticar resultados con márgenes de error muy bajos.

Actualmente Atlas puede hacer predicciones de generación con una precisión superior al 95%. Para ello utiliza sistemas de datos que se ajustan a los cambios a una velocidad mucho mayor que los métodos convencionales. “Esto asegura una mayor eficiencia y productividad de nuestros activos”, destaca Girard.

Monitoreo y diagnóstico

La inteligencia artificial también mejora el monitoreo y la elaboración de diagnósticos del funcionamiento de las centrales. Para ello, se realizan mediciones en tiempo real para identificar las variaciones estacionales, diurnas y anuales.

La IA aplicada en el monitoreo y el diagnóstico reduce la necesidad de realizar inspecciones físicas en sitios complejos, como la góndola de un aerogenerador instalado a más de cien metros de altura. 

Mediante sensores y dispositivos de recopilación de datos instalados en las plantas de energías renovables, los algoritmos de IA pueden analizar continuamente el rendimiento de los equipos. Esta capacidad de monitoreo remoto ahorra tiempo, reduce costos y mejora la seguridad, pues minimiza la exposición de los técnicos a entornos peligrosos.

Una de las técnicas de monitoreo es el mantenimiento predictivo. Al igual que el modelo predictivo (que permite anticipar las fluctuaciones en la generación de energía), el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a la aparición de anomalías en el funcionamiento y a posibles defectos en los equipos y procesos.

La inteligencia artificial no solo se emplea en el monitoreo de los equipos; también son notables sus aplicaciones en el diagnóstico de fallas. 

Así, mediante sistemas de inteligencia artificial, la empresa Suncast detectó que la planta solar Sao Pedro, de Atlas, en Brasil, sufría una pérdida anual del 3,6% de energía debido a que los paneles se ensuciaban. Cuando se ajustaron las fechas de limpieza según el diagnóstico hecho con IA, Suncast logró aumentar la producción en un 0,7%, equivalente a 1.000 MWh anuales, según el estudio galardonado en el desafío «Atlas Open Innovation Challenge».

Mayor rendimiento y eficiencia

Mediante el monitoreo y el análisis continuo de datos, la inteligencia artificial puede optimizar el rendimiento y la eficiencia de las turbinas eólicas o los paneles.

En efecto, los algoritmos de IA pueden ajustar en tiempo real la configuración de los equipos y hacer que funcionen a gran capacidad, de manera que aumente la producción de energía. Además, los programas de mantenimiento optimizados minimizan el tiempo de inactividad y maximizan la disponibilidad de los equipos.

“Los sistemas orientados a datos son extremadamente adaptables y se ajustan a los cambios a una velocidad mucho mayor que los métodos convencionales. Esto asegura una mayor eficiencia y productividad de nuestros activos”, resume Girard.

La IA también ofrece beneficios cuando se emplea en el funcionamiento del sistema eléctrico, pues evita pérdidas de energía eléctrica renovable (también llamadas vertimientos o curtailments). Este fenómeno se produce cuando en ciertas horas del día se produce un exceso de electricidad que el sistema es incapaz de aprovechar. 

“Integrar las generadoras de energía renovable en el sistema automático de control de oferta y demanda reduciría los costos de energía en general y mejoraría la eficiencia de estas generadoras”, resalta Girard.

Chile, por ejemplo, es uno de los países de Latinoamérica con mayor penetración de energías renovables variables en su matriz eléctrica. Así, la energía solar fotovoltaica es la principal fuente de generación (25%), y la eólica es la tercera (13%), apenas superada por el carbón (14%). 

En octubre de 2023, Chile presentó vertimientos de energías renovables de 307,8 GWh, con un acumulado en 2023 de 1.493 GWh, de acuerdo con el último boletín dado a conocer por Generadoras. Lo ocurrido en octubre de 2023 significó un aumento del 93% respecto a octubre del año anterior, cuando la energía solar se redujo un 146,8% y la eólica un 22,4%.

La IA puede ser la respuesta a estas fallas de desempeño. Por un lado, mejora la eficiencia, porque los algoritmos de IA pueden optimizar la generación, transmisión y distribución de energía, reducir pérdidas y mejorar la eficiencia general de la red.

Por otro lado, la IA disminuye costos. Al minimizar las pérdidas de energía y optimizar la asignación de recursos, la IA puede ayudar a reducir los gastos operativos de los operadores de redes y, en última instancia, reducir las tarifas de energía de los clientes.

La detección de anomalías y el mantenimiento predictivo hechos con IA pueden también ayudar a identificar fallas en la red, de manera de garantizar un suministro de energía confiable e ininterrumpido.

Almacenamiento y costos más bajos

Las baterías son una de las tecnologías clave para minimizar los vertimientos y superar los riesgos de la intermitencia energética. La inteligencia artificial puede optimizar los sistemas de acuerdo con variables como la demanda, el precio y los recursos.

La IA puede ayudar a optimizar las operaciones de los sistemas de almacenamiento de energía renovable: mediante el uso de análisis predictivos, se puede pronosticar la demanda de energía y distribuir la energía almacenada en horarios más convenientes.

La IA permite también monitorear el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de almacenamiento y detectar cualquier problema potencial. Como resultado, se pueden reducir los costos operativos y mejorar la velocidad y la precisión del mantenimiento y la reparación.

Así mismo, la inteligencia artificial puede ayudar a reducir los costos asociados a las baterías, y hacer que las soluciones de almacenamiento de energía renovable sean más asequibles.

Conclusión

La inteligencia artificial se integra progresivamente en todos los sectores de la economía. En la industria de las energías renovables impulsa cambios fundamentales para el desarrollo de las fuentes eólica y solar fotovoltaica y todos sus procesos internos.

Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y el análisis en tiempo real de gran cantidad de datos, la inteligencia artificial permite tomar decisiones acertadas en los procesos de generación, producción, almacenamiento y distribución de energía.

En definitiva, la IA amplía las capacidades de las energías renovables para que se conviertan en la matriz energética del futuro y se acelere la transición energética.

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