La inversión de Inteligencia Artificial en la energía alcanzará los 14.527 millones de dólares en 2028

Durante los meses de verano es común observar un aumento significativo en el consumo de energía debido al uso generalizado de aires acondicionados y ventiladores. Esto presenta un desafío para las compañías eléctricas que deben asegurar un suministro estable para todos los usuarios.

En plena transición energética hacia un modelo más sostenible basado en la integración de energías renovables, la energía solar y la energía eólica se posicionan como las principales alternativas “verdes”, tanto que en 2022 la inversión en energía solar se disparó un 36% hasta 308 mil millones de dólares, mientras que la eólica se mantuvo en 175 mil millones, según los datos de BloombergNEF1.

A pesar de que se trata de fuentes inagotables, tanto la solar como la eólica están condicionadas a los factores climáticos para generar energía, lo que repercute en la cantidad que se puede producir, pero a través de herramientas como la Inteligencia Artificial pueden ser más eficientes.

The BusinessTech Consultancy, han analizado la aplicación moderna de la IA en el desarrollo de las energías renovables y destacan los siguientes casos de uso en el que esta tecnología puede contribuir a una producción energética más eficiente:

1. Predicción de la producción de energía. La Inteligencia Artificial utiliza el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y se producirán picos de demanda adicional, con el objetivo de que las compañías eléctricas puedan aumentar la producción en otras plantas con mejores condiciones climatológicas para compensar la pérdida.

2. Gestión de la red. En España, las viviendas registran una media de consumo de 137 Kwh/m2 al año según Deepki. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático podrán utilizar el análisis de datos para predecir este consumo de energía en los hogares, ayudando a las compañías eléctricas a saber cuánta energía se requerirá en los próximos días y emplearla mejor. 

3. Mejora de la eficiencia de las infraestructuras. Mediante el análisis predictivo de infraestructuras basados en algoritmos big data se pueden identificar el rendimiento de las turbinas eólicas y los paneles solares, lo que permite a los operadores optimizar su producción y minimizar el tiempo de inactividad. La inteligencia artificial permite predecir y prevenir fallos en sus instalaciones, optimizar la producción de energía y reducir los costos operativos. 

4. Búsqueda de ubicaciones óptimas. La analítica avanzada puede contribuir a la realización de diseños de instalaciones renovables más eficientes. A través de imágenes de satélite junto con el análisis de otros datos como el histórico meteorológico se puede encontrar las ubicaciones más eficaces para instalar una nueva central eólica o solar.

5. Mejora de la eficiencia energética de los edificios. Analizando datos de diversas fuentes, la IA puede optimizar el uso de la energía en los edificios, reduciendo el despilfarro y disminuyendo los costes energéticos. Los sistemas de edificios inteligentes que hacen uso de la Inteligencia Artificial pueden optimizar el consumo de energía y ahorrar el exceso para utilizarla cuando se produce un apagón.