Líderes del pensamiento
¿Es la IA el futuro de la energía verde?
La energía verde es esencial en la lucha contra el cambio climático. El mundo necesita utilizar menos energía y cambiar a fuentes menos dañinas, pero eso es más complicado de lo que parece inicialmente. La IA podría resultar ser la pieza que falta del rompecabezas.
Los expertos tienen identificado más de 50 casos de uso para la IA en el sector energético. Muchas de estas aplicaciones respaldan el cambio hacia una infraestructura energética sostenible. A continuación se presentan algunos de los usos más importantes y se destaca por qué la IA es el futuro de la energía verde.
Redes inteligentes
Las redes inteligentes, que admiten flujos de electricidad bidireccionales y utilizan amplias tecnologías de datos, son la aplicación energética más popular de la IA. La IA analiza el miles de puntos de datos estas redes producen para permitir ajustes en tiempo real. Esos cambios en curso son clave para abordar uno de los mayores desafíos de las energías renovables: la intermitencia.
Los paneles solares y las turbinas eólicas no pueden generar energía según la demanda porque dependen de fenómenos naturales fluctuantes. Sus períodos de mayor generación a menudo tampoco coinciden con el consumo máximo. En el invierno, la gente usar más energía por la mañana y por la noche cuando está oscuro, pero los paneles solares no producen energía en la oscuridad.
Las redes inteligentes impulsadas por IA ayudan enviando energía donde más se necesita en un momento dado. Cuando la generación es alta y el consumo es bajo, envían más electricidad al almacenamiento. Distribuyen la energía almacenada cuando el uso aumenta y la producción cae. Como resultado, la energía renovable se vuelve más confiable.
Expansión renovable informada
Del mismo modo, no todas las zonas son igualmente adecuadas para las energías renovables. Los paneles solares producen más energía en regiones con mucha luz solar y debido a que Los vientos aumentan a mayores altitudes., las turbinas eólicas son las mejores para las regiones montañosas. Sin embargo, las complejidades de la propiedad de la tierra y el impacto de la construcción en la vida silvestre cercana complican el asunto.
Los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar al analizar todos estos factores complejos simultáneamente. La IA puede resaltar lugares ideales para construir nueva infraestructura renovable de manera más rápida y precisa que los humanos. Cuanto más complejas se vuelven estas decisiones, más ventajosa se vuelve la IA.
Al confiar en los conocimientos de la IA, las empresas de energía pueden encontrar dónde los sistemas renovables producirían la mayor cantidad de energía al menor costo e impacto ecológico. Esa toma de decisiones informada permite una transición más fluida y segura a una electricidad libre de emisiones.
Mantenimiento de red
Debido a que la energía verde es inherentemente más volátil que las alternativas bajo demanda, el mantenimiento es más importante. Cualquier avería podría provocar cortes de energía generalizados, y los altos costos de reparación amplifican los ya elevados precios de estos sistemas. La IA puede ayudar mediante el mantenimiento predictivo.
El mantenimiento predictivo anticipa fallas en los equipos aprendiendo a identificar señales de advertencia tempranas. Estos sistemas alertan a los técnicos sobre problemas cuando aún son pequeños, fáciles y asequibles de solucionar. Como resultado, el mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia a un nivel que las prácticas de reparación convencionales no pueden alcanzar.
Esta estrategia de mantenimiento impulsada por IA también es útil para las redes no renovables existentes. Las empresas de servicios públicos pueden minimizar el desperdicio y las interrupciones de energía manteniendo las redes eléctricas en mejores condiciones. Como resultado, proporcionan la misma cantidad de electricidad con menos emisiones.
Eficiencia Energética Mejorada
La eficiencia es otra parte clave de la transición hacia la energía verde. Reducir el consumo en entornos que funcionan con combustibles fósiles disminuye las emisiones antes de que las áreas cambien a energías renovables. Una mayor eficiencia en regiones que ya utilizan energías renovables significa que estas fuentes de energía intermitentes no tienen que producir tanta electricidad para satisfacer las necesidades de las personas.
El papel de la IA en esta área es similar al funcionamiento de las redes inteligentes. Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) impulsados por IA en hogares, empresas y plantas de energía pueden analizar las condiciones en tiempo real y ajustar el suministro de energía en respuesta. De esa manera, pueden utilizar la menor cantidad de electricidad posible y al mismo tiempo respaldar los mismos procesos.
Los termostatos inteligentes son un excelente ejemplo de este concepto en acción. Por muy simples que sean estos dispositivos, reducen el uso de calefacción y refrigeración. en un 8% al año de media. La aplicación de la misma tecnología adaptativa a entornos de mayor escala puede generar importantes ahorros de energía.
Optimización de la cadena de suministro
De manera similar, la IA puede reducir la huella de carbono de la cadena de suministro de energía más amplia. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar las redes eléctricas para encontrar áreas donde cambios sutiles podrían reducir las emisiones. Muchas de estas oportunidades son fáciles de perder para el ojo humano, pero la IA es muy eficaz en este tipo de análisis.
Por ejemplo, transformadores de potencia reacondicionados. eliminar residuos y emisiones de fabricar uno nuevo. Esta alternativa es fácil de pasar por alto debido a su simplicidad, pero puede afectar significativamente a la red eléctrica. La IA puede identificar dónde el reciclaje es el mejor camino a seguir y recomendarlo a las empresas de servicios públicos.
La reducción de emisiones también puede deberse a la utilización de un proveedor más cercano, al espaciamiento de los envíos de manera diferente o a la búsqueda de fuentes de materiales reciclados. Los análisis de IA pueden encontrar la mejor combinación de estos factores complejos para garantizar que las cadenas de suministro de energía sean lo más eficientes posible.
Modelado del clima
La previsión y el análisis del tiempo serán cada vez más importantes a medida que el mundo dependa cada vez más de la energía renovable. La eficacia comprobada de la IA en tareas predictivas la convierte en la herramienta ideal para el trabajo.
Algunas organizaciones ya utilizan modelos de aprendizaje profundo para predecir los niveles de generación solar, que varían ampliamente en diferentes condiciones climáticas. Este enfoque de IA es más preciso en esta predicción que el pronóstico convencional. Como resultado, planificar transiciones efectivas a la energía verde se vuelve más fácil.
Soluciones similares también pueden preparar a las empresas de servicios públicos para eventos climáticos severos que se avecinan. Los modelos de IA pueden alertar a las autoridades sobre condiciones que pueden alterar las fuentes de energía verde. Con estas alertas tempranas, las compañías eléctricas pueden garantizar suficientes reservas de energía y proteger su infraestructura para evitar daños e interrupciones.
Comercio de energía en tiempo real
Otra ventaja de la IA para la energía verde es que permite un comercio de energía más rápido y rentable. A diferencia de las fuentes de energía convencionales, las energías renovables permiten a las personas generar su propia electricidad a través de paneles solares o pequeñas turbinas en su propiedad. El comercio de energía basado en IA permite un retorno más rápido de su inversión en estos sistemas, lo que fomenta una adopción más amplia.
La instalación promedio de paneles solares residenciales cuesta más de $ 16,000, incluso después de los créditos fiscales. Sin embargo, como los propietarios generan su propia energía, ahorran dinero al pagar menos en facturas de electricidad. La IA aumenta esos ahorros al vender el exceso de energía de estos sistemas a la red.
Debido a que las energías renovables son intermitentes, generarán más de lo que los propietarios puedan necesitar. La IA puede reconocer cuándo sucede esto y enviar automáticamente la energía a las empresas de servicios públicos cuando sea más rentable. En consecuencia, la red puede distribuir más energía renovable mientras los propietarios de estas energías renovables ganan dinero para compensar los costos de instalación.
La IA allanará el camino hacia un futuro más verde
El cambio hacia la energía verde es un proceso crucial pero complicado. Si bien la IA no es una solución completa, brinda la ayuda necesaria en esa transición.
La IA tiene la velocidad, la precisión y el conocimiento que las empresas de servicios públicos y sus clientes necesitan para hacer viable la energía renovable a gran escala. Al mismo tiempo, reducirá las emisiones de los sistemas convencionales que dependen de combustibles fósiles. A medida que crece la amenaza del cambio climático, estas ventajas se vuelven más difíciles de pasar por alto. Como resultado, la IA se convertirá en una necesidad climática.
