La IA y su aporte a los proyectos de energías renovables.

Roldán Logistics
28 ene
4 Min. de lectura

Actualizado: 5 feb

La inteligencia artificial está transformando muchos campos productivos, y el energético no es la excepción, tal es el caso de los proyectos de energías renovables, solar, eólica, hidrógeno verde,entre otros.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están transformando el sector de energías renovables al permitir una optimización avanzada y decisiones más inteligentes. Estas tecnologías están revolucionando desde la generación de energía y la gestión de redes inteligentes hasta la mejora de la eficiencia energética. La IA está redefiniendo cómo producimos, distribuimos y consumimos energía. En este artículo, exploraremos el papel de la IA en la optimización de las energías renovables y sus aplicaciones a lo largo de toda la cadena de valor del sector energético.

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el sector energético es la optimización de la generación de energía. Los algoritmos de IA son capaces de analizar datos provenientes de fuentes renovables, como paneles solares y turbinas eólicas, para predecir la producción y maximizar el rendimiento del sistema. Al incorporar factores como los patrones climáticos y los datos históricos, la IA permite realizar pronósticos más precisos, garantizando un uso eficiente de los recursos renovables. Asimismo, los modelos de aprendizaje automático contribuyen a optimizar las operaciones en plantas de energía tradicionales, logrando una reducción en el consumo de combustible, una disminución de emisiones y una mejor programación del mantenimiento.

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Cambio en el modelo de ejecución de proyectos de energías renovables

Por ejemplo en el caso de los proyectos de energía solar lugar exacto para instalar paneles solares. Organizar la generación, distribución y consumo de energía tras la incorporación de millones de productores particulares a la red eléctrica. La transformación del sector energético se debe al auge de la solar y la eólica están impulsando un cambio en el modelo de interconectividad, en donde la IA juega un rol protagonista. Las fuentes de generación ya no son solo centrales eléctricas, sino particulares y empresas que producen su propia energía impulsando el modelo hacia la democratización de fuentes de energía renovable.

Elección del lugar adecuado: los mejores escenarios renovables

La IA está ayudando a las compañías eléctricas a elegir el mejor lugar para de los parques eólicos y solares. La gran cantidad de datos que se obtiene hoy de la superficie terrestre y de las condiciones ambientales facilita la selección de terrenos, tejados o azoteas en función del clima, la orografía, las horas de sol, etc. Y también cruzar esos datos con las necesidades de consumo, la movilidad o el nivel de industrialización de una zona.

Todo se debe a que 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.

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Análisis predictivo para el mantenimiento de componentes de infraestructura de energía renovable

La IA está ayudando a predecir las tareas de mantenimiento necesario en paneles solares o aerogeneradores. Es un cambio de modelo: de la sustitución de piezas y equipos estandarizada a una actuación más eficiente basada en datos y sensores.

Por ejemplo en España, por ejemplo, se ha implantado gracias a la IA el sistema SAGA (Solución Avanzada de Gestión de Activos) para programar mejor el mantenimiento de la infraestructura de la red repartida por todo el territorio.

La IA definitivamente está mejorando los modelos predictivos y recogiendo información en tiempo real, evita sustituir piezas que aún pueden funcionar y alarga la vida, por ejemplo, de las baterías de almacenamiento, cada vez más extendidas en el autoconsumo solar. Este tema ofrece solución a uno de los principales debates, el impacto ambiental que generan los componentes de los proyectos de energías solar y eólica.

En conclusión la implementación de la Inteligencia Artificial potencia 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.

La transformación del modelo energético en los países de latinoamérica llevará a la implementación de Inteligencia Artificial con el objetivo de optimizar el desarrollo de este tipo de proyectos en la región, incluyendo a Colombia, un país que tiene un potencial por explorar en infraestructura de energías renovables como los parques solares,eólicos, y que ante la creciente demanda se deben buscar alternativas tecnológicas que reduzcan los riesgos a constructores e inversionistas.