¿Cómo la inteligencia artificial optimiza las energías renovables, las redes eléctricas inteligentes y las baterías?

La IA se ha convertido en una herramienta clave para obtener volúmenes amplios de información, anticipar el comportamiento del sistema eléctrico y ayudar en la toma de decisiones en tiempo real. Todo gracias a su capacidad para procesar datos procedentes de sensores, previsiones meteorológicas y patrones de consumo. Esto permite gestionar un sistema cada vez más complejo, con una mayor presencia de generación descentralizada, almacenamiento y nuevos usos de la electricidad.

Uno de los grandes retos del sistema eléctrico actual es integrar de forma eficiente las energías renovables, especialmente la eólica y la fotovoltaica, cuya producción depende de factores variables como el viento o la irradiancia solar. “El principal problema de estas tecnologías es la incertidumbre asociada a su producción. Para afrontarlo, las redes eléctricas inteligentes, o ‘smart grids’, son fundamentales. Se trata de redes convencionales dotadas de más sensores, más datos, mejores modelos y sistemas inteligentes, como los gemelos digitales”, explica Carlos Santos, profesor titular de la Universidad de Alcalá (UAH), en Madrid, y miembro del grupo de investigación GEISER. Una iniciativa en la que se trabaja con estas herramientas para anticipar el comportamiento de la infraestructura eléctrica, combinándolas con técnicas de inteligencia artificial.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en las energías renovables?

En el sector energético, esta tecnología están contribuyendo, –entre otras cosas– en dos grandes ámbitos:

• Por un lado, en el mantenimiento predictivo, a la hora de detectar anomalías y anticipar fallos en equipos e instalaciones. Así, es posible ajustar mejor la producción, reducir costes, optimizar recursos y avanzar hacia un sistema energético más sostenible.
• Por otro, en la previsión de producción y demanda, al permitir planificar el funcionamiento del sistema con mayor precisión. La IA puede predecir posibles patrones climáticos, que van desde unas cuantas horas hasta, incluso, varios días. El objetivo es evitar tanto la falta de capacidad para almacenar energía como la falta de energía disponible para suministrar a la red cuando sea necesario gracias a los modelos predictivos. “Las redes eléctricas tienen limitaciones físicas de transporte. Si en una zona se genera más energía renovable de la que puede consumirse o transportarse, es necesario almacenarla o se perderá parte de esa producción. La inteligencia artificial permite anticipar estos escenarios y diseñar estrategias para aprovechar al máximo la energía disponible”, añade Santos.

‘Smart grids’: redes eléctricas para una energía más flexible

Aunque la digitalización de las redes eléctricas comenzó hace años, su importancia ha venido aumentando a medida que crece la generación renovable y aparecen nuevos actores, como el autoconsumo, el vehículo eléctrico y otros sistemas de almacenamiento. Las ‘smart grids’ facilitan la gestión de una red eléctrica mucho más descentralizada y bidireccional que la tradicional. Para ello, se integran sensores, comunicaciones digitales, modelos avanzados y herramientas capaces de monitorizar el funcionamiento del sistema prácticamente en tiempo real.

Su principal ventaja consiste en anticipar distintos escenarios para tomar decisiones antes de que aparezcan problemas de suministro o congestiones en la red. “Modelamos conjuntamente toda esa incertidumbre relacionada con la generación y la demanda. Eso es fundamental para saber qué balance energético vas a tener en cada zona”, subraya Santos.

Este investigador compara el funcionamiento de la red eléctrica con una red de tuberías por la que circula agua. Igual que una tubería tiene un caudal máximo, las líneas eléctricas cuentan con una capacidad limitada para transportar energía. Es decir, cuando una zona produce más electricidad renovable de la que puede consumir o evacuar es imprescindible almacenarla o redistribuirla para evitar pérdidas.

En este escenario, la IA ya está ayudando a prever con antelación en qué lugar se producen estas situaciones y facilita, a su vez, la planificación de soluciones que permitan aprovechar mejor la energía disponible, lo que incrementa la flexibilidad y la estabilidad de la infraestructura eléctrica.

Cómo optimiza la IA las baterías

A medida que crece la producción de energía renovable, el almacenamiento eléctrico en baterías se convierte en una pieza clave para garantizar la estabilidad del sistema. “A diferencia del petróleo, que puede almacenarse durante largos periodos de tiempo, la producción y el consumo eléctrico tienen que mantenerse equilibrados constantemente”, recuerda el investigador de la Universidad de Alcalá. Aquí es donde las baterías se están convirtiendo en un componente estratégico para la transición energética.

Según Santos, combinar generación renovable con suficiente capacidad de almacenamiento ayuda a que las baterías aporten servicios esenciales al sistema eléctrico, como estabilidad, flexibilidad y capacidad para responder a cambios bruscos en la oferta o la demanda.

La aplicación de la IA también aporta grandes ventajas a la hora de mejorar la eficiencia de las baterías. El experto destaca que esta tecnología facilita:

• Conocer en tiempo real el estado de carga: la IA puede sugerir información de la capacidad en un momento determinado para “poder determinar de una forma muy precisa la carga que tiene una batería en tiempo real”, apunta este experto, y ajustar parámetros como la potencia de carga, la tensión o la necesidad de reservar capacidad para almacenar excedentes renovables.
• Optimizar los niveles de energía: se puede disponer de una proyección del futuro y “tener un escenario, por ejemplo, de 24 horas y nunca quedarte sin espacio para almacenar energía en la batería o sin energía”. También permite almacenar energía renovable nueva.
• Monitorizar el deterioro de las celdas: aunque se trate de sistemas a gran escala, las baterías están formadas por celdas, que son la unidad electroquímica básica capaz de transformar energía química en electricidad. La inteligencia artificial puede detectar “cuándo esas celdas hay que cambiarlas o cuándo se ha degradado mucho el comportamiento de esa batería”.
• Anticipar cuándo será necesario sustituir determinados módulos: se aplica al análisis de variables como la tensión, la temperatura, la corriente y los ciclos de carga y descarga. “Empleamos modelos predictivos para analizar su envejecimiento y prolongar su vida útil”, afirma Santos. Esto permite reducir los costes operativos.

Ventajas y desafíos de aplicar IA en el sector energético

La inteligencia artificial tiene un gran potencial para convertirse en una herramienta fundamental en el día a día para acelerar la reducción de emisiones. Entre otras ventajas importantes se destacan:

• Reducción de los vertidos de energía renovable: los modelos predictivos basados en IA pueden contribuir a reducir los llamados “vertidos de energía”, es decir, la producción renovable que no puede aprovecharse en un momento determinado por falta de demanda, capacidad de red o almacenamiento disponible. Según Carlos Santos, el sector de las energías renovables puede beneficiarse de esta tecnología porque permite establecer una planificación de “cómo quieres que sea tu sistema”,  lo que contribuye a planificar para organizar mejor la operación del mismo.
• Optimización de la producción de energía: a través del análisis de datos meteorológicos y operativos para mejorar la previsión y la gestión de la producción energética, especialmente en fuentes renovables como la solar y la eólica. Gracias a esta tecnología, es posible integrar una mayor cantidad de energías renovables en la red eléctrica de forma más eficiente y segura.
• Gestionar de manera inteligente las redes eléctricas: los algoritmos basados en IA favorecen un mejor equilibrio entre generación, demanda y almacenamiento, incluso en tiempo real. Esto contribuye a mejorar la estabilidad de la red, anticipar posibles congestiones o desequilibrios y reducir riesgos operativos.
• Mejorar la eficiencia energética en el consumo y la economía: aunque en muchos términos la inteligencia artificial tiene un encaje importante a la hora de optimizar recursos desde la perspectiva de las empresas operadoras, la realidad es que también puede orientarse hacia la eficiencia del consumo de energía en edificios, hogares e industrias.

Entre los principales desafíos del sistema energético en la era de la inteligencia artificial se encuentran:

• La necesidad de contar con datos de calidad que ayuden a entrenar esos modelos predictivos.
• La incertidumbre de la producción de las renovables para equilibrar producción y demanda en tiempo real.
• La reducción de los costes de esta tecnología.
• La gestión del almacenamiento energético sigue enfrentándose a limitaciones relacionadas con la disponibilidad de datos y de costes. Como apunta este experto, “de las baterías a gran escala empezamos a tener datos ahora”, lo que dificulta su despliegue masivo y su optimización. A ello se suma el reto de integrar esta tecnología en entornos híbridos, ya que, aunque gran parte del procesamiento puede realizarse en la nube, algunas funciones deben ejecutarse de manera local (es decir, directamente en el ‘hardware’ del usuario), especialmente, en aplicaciones que requieren tiempos de respuesta críticos.

Según Santos, las redes inteligentes de energía y la integración de la IA en los gemelos digitales (una réplica virtual de un objeto, sistema o proceso para simular escenarios y predecir posibles fallos), son algunas de las soluciones para hacer frente a estos retos.

¿Qué países y empresas impulsan la inteligencia artificial aplicada a la energía?

A escala global, un informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) indica que Estados Unidos y China son líderes en tecnologías clave para la aplicación de la inteligencia artificial en el sector energético, tales como el ‘software’ industrial y la robótica, respectivamente, mientras que desde Europa se lidera la automatización industrial.

El informe ‘Proyectos de Horizonte Europa que apoyan la digitalización y el uso de la IA en el sistema energético’, elaborado por la Agencia Ejecutiva Europea de Clima, Infraestructura y Medio Ambiente (CINEA, por sus siglas en inglés), organismo dependiente de la Comisión Europea, destaca que la UE se encuentra entre las regiones más avanzadas en la aplicación de inteligencia artificial al sistema energético, especialmente en la integración de energías renovables y la optimización de redes eléctricas dentro del proceso de transición ecológica.

Dentro del programa Horizon Europe (2021-2027) ya se ha destinado una inversión en torno a los 1.000 millones euros en investigación e innovación en sistemas energéticos, redes y almacenamiento. En concreto, se han invertido aproximadamente 100 millones de euros en el periodo 2026-2027 en soluciones avanzadas de redes inteligentes y 75 millones de euros a aplicaciones de IA en el sector energético, además de otros 190 millones de euros para apoyar soluciones digitales en renovables.

Europa cuenta con una “posición destacada” en esta transformación, afirma el experto, especialmente en países como Dinamarca, con una fuerte penetración de las renovables y una larga trayectoria en redes inteligentes. En conjunto, el avance de la IA está permitiendo pasar de una gestión más reactiva del sistema eléctrico a una operación cada vez más predictiva, flexible y eficiente. Un proyecto europeo a resaltar es GREEN.DAT.AI que trata de desarrollar plataformas de datos energéticos e IA más eficientes y en el que varias empresas del sector ya están participando, como EDP Energía, desde Portugal.

En España, según Red Eléctrica Española, las energías renovables representan más de la mitad de la generación eléctrica en España. Además. El país “también está adquiriendo un papel relevante en la aplicación de inteligencia artificial al sector energético”, asegura Santos. En su opinión, numerosas empresas españolas de los ámbitos de la distribución eléctrica, la generación renovable y la gestión energética, están impulsando proyectos innovadores que combinan digitalización, análisis de datos e inteligencia artificial. “Las empresas distribuidoras españolas, en muchos casos, son referentes a nivel europeo y están incorporando cada vez más conocimiento tecnológico en la operación de las redes”, afirma.

Entre las compañías que ya desarrollan proyectos relacionados con este tipo de energía renovables, digitalización e inteligencia artificial destaca i-DE, la distribuidora eléctrica del grupo Iberdrola, cuya actividad se centra en la operación, digitalización y modernización de las redes de distribución eléctrica. También Norvento Enerxía, una compañía gallega con una actividad muy ligada al desarrollo de proyectos renovables, soluciones de almacenamiento, microrredes y sistemas de gestión energética.