¿Es la IA el Futuro de la Energía Verde?

La energía verde es esencial en la lucha contra el cambio climático. El mundo necesita usar menos energía y cambiar a fuentes menos dañinas, pero eso es más complicado de lo que parece al principio. La IA podría ser la parte que falta del rompecabezas.

Los expertos han identificado más de 50 casos de uso para la IA en el sector energético. Muchas de estas aplicaciones apoyan el cambio a una infraestructura de energía sostenible. A continuación, se presenta una visión general de algunos de los usos más importantes, destacando por qué la IA es el futuro de la energía verde.

Redes Inteligentes

Las redes inteligentes, que admiten flujos de electricidad bidireccionales y utilizan tecnologías de datos extensas, son la aplicación más popular de la IA en la energía. La IA analiza los miles de puntos de datos que producen estas redes para permitir ajustes en tiempo real. Esos cambios continuos son clave para abordar uno de los desafíos más grandes de las renovables: la intermitencia.

Los paneles solares y las turbinas eólicas no pueden generar energía a demanda porque dependen de ocurrencias naturales fluctuantes. Sus períodos de generación más altos a menudo no coinciden con el pico de consumo, además. En invierno, la gente usa más energía en la mañana y en la noche cuando está oscuro, pero los paneles solares no producen energía en la oscuridad.

Las redes inteligentes con IA ayudan al enviar energía donde se necesita en cualquier momento. 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 disminuye. Como resultado, la energía renovable se vuelve más confiable.

Expansión de Renovables Informada

De manera similar, no todas las áreas son igualmente adecuadas para las renovables. Los paneles solares producen más energía en regiones con mucha luz solar, y porque los vientos aumentan a mayores altitudes, las turbinas eólicas son mejores para 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 destacar los lugares ideales para construir nueva infraestructura renovable más rápido y con mayor precisión que los humanos. Cuanto más complejas sean estas decisiones, más ventajosa se vuelve la IA.

Al confiar en las perspectivas de la IA, las empresas de energía pueden encontrar dónde los sistemas renovables producirían la mayor cantidad de energía al menor costo y con el menor impacto ecológico. Esa toma de decisiones informada permite una transición más suave y segura a la electricidad libre de emisiones.

Mantenimiento de la Red

Dado que la energía verde es inherentemente más volátil que las alternativas a demanda, el mantenimiento es más importante. Cualquier fallo podría causar interrupciones generalizadas de energía, y los altos costos de reparación amplifican los precios ya elevados de estos sistemas. La IA puede ayudar a través del mantenimiento predictivo.

El mantenimiento predictivo anticipa las fallas de equipo al aprender a identificar señales de advertencia tempranas. Estos sistemas alertan a los técnicos sobre problemas mientras aún son pequeños, fáciles y económicos de reparar. Como resultado, el mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia en un nivel que las prácticas de reparación convencionales no pueden alcanzar.

Esta estrategia de mantenimiento impulsada por la IA también es útil para las redes no renovables existentes. Las compañías de servicios públicos pueden minimizar el desperdicio de energía y las interrupciones manteniendo las redes de energía en mejor estado. Como resultado, proporcionan la misma cantidad de electricidad con menos emisiones.

Mejora de la Eficiencia Energética

La eficiencia es otra parte clave de la transición a la energía verde. Reducir el consumo en entornos impulsados por combustibles fósiles disminuye las emisiones antes de que las áreas cambien a renovables. Una mayor eficiencia en regiones que ya utilizan renovables significa que estas fuentes de energía intermitentes no tienen que producir tanta electricidad para satisfacer las necesidades de la gente.

El papel de la IA en este área es similar a cómo funcionan las redes inteligentes. Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) con IA en hogares, empresas y centrales eléctricas pueden analizar condiciones en tiempo real y ajustar la entrega de energía en respuesta. De esa manera, pueden usar la menor cantidad de electricidad posible mientras apoyan los mismos procesos.

Los termostatos inteligentes son un excelente ejemplo de este concepto en acción. Aunque estos dispositivos son relativamente simples, reducen el uso de calefacción y refrigeración un 8% al año en promedio. Aplicar la misma tecnología adaptativa a entornos de mayor escala puede generar ahorros de energía significativos.

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 grande. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar las redes de energía para encontrar áreas donde cambios sutiles podrían reducir las emisiones. Muchas de estas oportunidades son fáciles de pasar por alto para los ojos humanos, pero la IA es muy efectiva en este tipo de análisis.

Por ejemplo, los transformadores de potencia reacondicionados eliminan residuos y emisiones de la fabricación de uno nuevo. Esta alternativa es fácil de pasar por alto debido a su simplicidad, pero puede tener un impacto significativo en la red de energía. La IA puede identificar dónde el reciclaje es el camino más adecuado y recomendarlo a las compañías de servicios públicos.

Las reducciones de emisiones también pueden provenir del uso de un proveedor más cercano, espaciar los envíos de manera diferente o encontrar fuentes de materiales reciclados. Los análisis de la 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 predicción y el análisis del clima se volverán cada vez más importantes a medida que el mundo dependa más de la energía renovable. La efectividad probada 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 la IA es más preciso en esta predicción que la predicción convencional. Planificar transiciones efectivas a la energía verde se vuelve más fácil como resultado.

Soluciones similares también pueden preparar a las compañías de servicios públicos para eventos climáticos severos inminentes. Los modelos de la IA pueden alertar a las autoridades sobre condiciones que podrían interrumpir las fuentes de energía verde. Con estas advertencias tempranas, las compañías de energía pueden garantizar reservas de energía suficientes y proteger su infraestructura para prevenir daños y cortes de energía.

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 renovables permiten a las personas generar su propia electricidad a través de paneles solares o turbinas pequeñas en su propiedad. El comercio de energía habilitado por la IA permite un retorno de la inversión más rápido 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, porque 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 de regreso a la red.

Dado que las 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 compañías de servicios públicos cuando sea más rentable. Como resultado, la red puede distribuir más energía renovable mientras que los propietarios de estas renovables ganan dinero para compensar los costos de instalación.

La IA Sentará las Bases para un Futuro más Verde

El cambio a la energía verde es un proceso crucial pero complicado. Aunque la IA no es una solución completa, proporciona la ayuda necesaria en esa transición.

La IA tiene la velocidad, la precisión y la perspicacia que las compañías de servicios públicos y sus clientes necesitan para hacer que la energía renovable a gran escala sea viable. Al mismo tiempo, reducirá las emisiones de los sistemas convencionales que dependen de los combustibles fósiles. A medida que crece la amenaza del cambio climático, estas ventajas se vuelven más difíciles de ignorar. La IA se convertirá en una necesidad climática como resultado.