La Inteligencia Artificial se posiciona como clave para la optimización del consumo energético
La inteligencia artificial (IA), fundamentada en algoritmos, análisis de big data y modelos matemáticos, emerge como una herramienta fundamental para impulsar transformaciones en el sector energético, actualmente centrado en la eficiencia y la sostenibilidad para disminuir la dependencia de fuentes externas. Este avance tecnológico multiplica las aplicaciones, simulaciones y el uso de «gemelos digitales» orientados a optimizar el consumo y maximizar la rentabilidad de las inversiones.
El incremento en los costos de la electricidad y la evidenciada dependencia energética, acentuada por el conflicto en Ucrania, han redirigido la atención hacia un sector que basa parte de su evolución en fuentes de energía más sostenibles, pero también en la implementación de la inteligencia artificial.
Jesús Chamorro, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR), y Miguel Molina, profesor contratado doctor del mismo departamento, están aplicando esta tecnología disruptiva al ámbito energético, transfiriendo los progresos desde el entorno académico hacia las empresas y los consumidores finales.
En diálogo con Evox News, Chamorro y Molina detallaron el uso de la IA en este sector y su repercusión tanto en los hogares como en el cambio de enfoque de las inversiones, que ahora priorizan la tecnología sobre la infraestructura física («cable») para reducir el consumo y fomentar un modelo más sostenible.
El panorama energético ha experimentado una notable evolución en años recientes, dejando atrás la imagen obsoleta del técnico que visitaba físicamente los domicilios para leer los contadores. Actualmente, la inteligencia artificial es la protagonista.
«Cada hogar genera datos cada cuarto de hora, que son enviados a un centro para su gestión. Este enorme volumen de información crea un amplio campo de aplicación para la inteligencia artificial y la gestión de datos», señala Chamorro, añadiendo que «donde hay abundancia de datos» es donde intervienen los especialistas en IA.
Entender para Anticipar
El análisis de esta ingente cantidad de datos invisibles permite a las compañías energéticas comprender la situación real del sistema eléctrico, identificar áreas de congestión, detectar posibles pérdidas técnicas, conexiones fraudulentas o una gestión ineficiente de la energía fotovoltaica generada por autoconsumo.
«Previamente, el manejo de la información tenía como único fin la facturación. Ahora, una mayor visibilidad facilita una mejor toma de decisiones a través de la ‘inteligencia de negocio'», agrega Chamorro. Destaca que la IA posibilita la creación de modelos predictivos a un año, esenciales para planificar las inversiones en las redes eléctricas.
La IA también permite la sensorización de redes y edificaciones completas. A menor escala, sirve para interpretar los datos proporcionados por los dispositivos inteligentes, cada vez más presentes en los hogares, que delinean patrones de consumo.
«Estos datos nos ayudan a optimizar: cuál es el mejor momento para usar la lavadora o cargar el vehículo eléctrico. Se ha abierto un espectro enorme de posibilidades de trabajo», añade Molina, quien constata que ninguna empresa desea quedarse rezagada en la adopción de la IA.
Transformaciones en el Mercado Energético
«Hasta hace poco, el flujo de energía era unidireccional, de la red al consumidor. Ahora, también se genera en los hogares. Es como si antes todos los vehículos circularan en una dirección y ahora lo hagan en ambas. Esto requiere regulación y control del tráfico energético mediante IA, para poder indicar a un usuario si es conveniente o no inyectar energía en un momento dado, o si es preferible cargar su coche más tarde por un beneficio colectivo», explica Chamorro.
Este «beneficio colectivo» mencionado por Chamorro busca la coordinación y optimización de recursos, apoyándose en técnicas de predicción, planificación y control basadas en inteligencia artificial.
«Si sé que un edificio estará vacío el fin de semana, se puede programar su apagado. Pero la IA también ayuda a determinar la hora óptima para encender la calefacción si hay una reunión programada, quizás sea mejor hacerlo una hora antes con un incremento gradual de temperatura», ejemplifica Molina.
Más Inteligencia, Menos Infraestructura Física
La orientación europea actual favorece las inversiones en tecnología para el control de la red en detrimento de la expansión de la infraestructura física (cableado). Este cambio de paradigma busca reducir las pérdidas de energía, fomentar el ahorro y avanzar hacia la sostenibilidad.
«Antes, ante una sobretensión, la solución era instalar un cable de mayor capacidad. Ahora, se busca entender la causa de ese pico de demanda e intentar distribuir el consumo, adaptando los patrones de uso», recuerda Chamorro.
Estos ajustes persiguen repartir la demanda energética y aprovechar los hábitos de los miembros de una comunidad: si la mayoría cocina a las tres de la tarde, se puede sugerir a otros usuarios no cargar su vehículo eléctrico a esa misma hora y programar el uso de electrodomésticos como lavadoras durante la noche.
Desde 2021, se ha regulado la figura de la comunidad energética, una agrupación de usuarios que, sin necesidad de estar físicamente en el mismo lugar, colaboran para lograr una mayor eficiencia en el uso de la electricidad. Pueden monitorizar el rendimiento de su comunidad a través de aplicaciones móviles para consolidar cambios positivos.
«Un sistema informático toma decisiones basadas en algoritmos desarrollados por personas, y es crucial definir las responsabilidades de cada parte», añade Chamorro, anticipando que los aspectos éticos serán regulados por la futura Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial.
Avanzando hacia la Independencia Energética
El conflicto en Ucrania y el consecuente aumento de los precios de la energía impulsan la búsqueda de una mayor independencia energética, estrechamente ligada a un uso más eficiente de los recursos. En este contexto, la IA desempeña un papel protagonista.
«La IA proporciona información y visibilidad. ¿Por qué dependemos de ciertas fuentes de energía? ¿Es por falta de alternativas? ¿Es más económico o conveniente? Disponer de datos permite obtener respuestas, tomar decisiones informadas y evaluar si, aunque existan múltiples proveedores, se requiere la construcción de infraestructuras como un gasoducto», apunta Molina. Introduce también el concepto de «gemelos digitales».
Estos gemelos son réplicas digitales del mundo real que posibilitan la realización de simulaciones. En el ámbito energético, ofrecen una visión instantánea de la capacidad de los nodos, el estado de los contadores, la infraestructura existente y los riesgos potenciales. Sin embargo, su creación puede ser costosa en tiempo y recursos, un desafío que la IA ayuda a superar, proponiendo un cambio de paradigma donde las redes neuronales que aprenden autónomamente reemplazan complejas ecuaciones diferenciales.
La Universidad de Granada ya está aplicando sus desarrollos en IA al sector energético en colaboración con la empresa Turning Tables y mediante ADAION, una plataforma en la nube que utiliza IA para extraer el máximo valor de los datos disponibles. Esta plataforma asiste a los operadores de red en la toma de decisiones más inteligentes, con aplicaciones que abarcan desde el análisis de redes hasta la detección de pérdidas de energía.
Además, la UGR participa en el proyecto IA4TES, financiado con 12,5 millones de euros por la Unión Europea, que impulsa el desarrollo de tecnologías basadas en IA, nuevos algoritmos y modelos de gobernanza de datos para optimizar la cadena de valor energética y mejorar la sostenibilidad. La inteligencia artificial se perfila así como la luz que guía el camino hacia la independencia y la eficiencia energética.
Insights de Evox News: Cómo la IA en el sector energético puede impactar tu negocio
La creciente adopción de la Inteligencia Artificial en la gestión energética, tal como se detalla en la noticia, presenta implicaciones significativas para las empresas de diversos sectores. Comprender estos impactos es crucial para que los empresarios y gerentes puedan adaptarse y capitalizar las oportunidades emergentes.
Impacto Económico: La aplicación de IA para optimizar el consumo energético se traduce directamente en una reducción de los costos operativos para las empresas, especialmente aquellas con un alto consumo energético (industria, centros de datos, grandes superficies). A medio plazo, la mayor eficiencia de la red podría estabilizar o incluso reducir las tarifas energéticas. Además, surgen oportunidades de negocio en el desarrollo y comercialización de soluciones de IA para la gestión energética, así como en la consultoría especializada.
Ventaja Competitiva: Las empresas que implementen tempranamente sistemas de gestión energética basados en IA no solo reducirán sus gastos, sino que también mejorarán su imagen corporativa al demostrar un compromiso con la sostenibilidad. Esta eficiencia operativa y reputacional puede convertirse en un diferenciador clave frente a la competencia, atrayendo a clientes e inversores cada vez más conscientes del impacto ambiental. La capacidad de predecir y gestionar picos de demanda también mejora la resiliencia operativa.
* Innovación: La integración de la IA en el sector energético impulsa la innovación en múltiples frentes. Fomenta el desarrollo de algoritmos más sofisticados para predicción y optimización, la creación de plataformas de gestión de datos más robustas (como ADAION), y el avance de conceptos como los gemelos digitales y las comunidades energéticas inteligentes. Para las empresas, esto no solo significa acceso a nuevas herramientas tecnológicas, sino también la posibilidad de participar en ecosistemas de innovación y desarrollar nuevos modelos de negocio basados en la gestión inteligente de la energía y los datos asociados. La cultura empresarial se ve impulsada hacia la toma de decisiones basada en datos
