Para hacer frente a la creciente demanda de electricidad y mitigar los efectos del cambio climático, es imprescindible contar con una gestión eficiente de la energía en todo el proceso, desde la producción y la distribución hasta el uso final. Es decir, optimizar el consumo de energía para obtener el mismo rendimiento, buscando reducir costes, minimizar pérdidas y disminuir las emisiones de carbono. En este contexto, la aplicación de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) o el Big Data se postulan como herramientas revolucionarias para aumentar la eficiencia energética e impulsar la sostenibilidad en todo tipo de edificios e instalaciones.
1. Optimización del consumo
La monitorización inteligente basada en la IA recoge y analiza en tiempo real tanto la información de consumo obtenida por diversos sensores y contadores inteligentes como las tarifas eléctricas, las condiciones meteorológicas o la ocupación del lugar. Así, es capaz de obtener patrones de consumo con los que identificar oportunidades para reducir costes y pérdidas. Los edificios inteligentes, por ejemplo, cuentan con sistemas autónomos de calefacción, refrigeración o iluminación que ajustan los valores automáticamente adaptándose a la situación de cada momento. Esa monitorización constante, además, permite identificar inmediatamente anomalías o averías que supongan un sobreconsumo y emitir una alerta para solucionarlo.
2. Simulaciones energéticas
Con las simulaciones energéticas realizadas por softwares de IA se puede predecir el rendimiento y el consumo energéticos de los edificios. Introduciendo datos como tamaño, forma, orientación, materiales de construcción, nivel de aislamiento o condiciones climáticas, se ejecutan simulaciones con las que se calcula la futura demanda de calefacción o refrigeración. Estas recreaciones ofrecen diferentes alternativas y facilitan la toma de decisiones para obtener la mayor eficiencia energética posible, tanto durante la fase de diseño previa a la construcción como si se plantea una reforma en un edificio o vivienda existente.
3. Pronóstico de producción y demanda
Las energías renovables, como la solar, tienen un impacto ambiental muy positivo, pero la falta de predictibilidad causada por su dependencia de las condiciones meteorológicas dificulta su integración con otras energías. Sin embargo, los algoritmos de la IA analizan tanto los datos obtenidos en turbinas eólicas o paneles solares como los patrones climáticos para predecir su producción energética y su capacidad con mayor precisión. De esta forma, se pueden realizar ajustes en la red que mejoren el rendimiento y mantengan ininterrumpido el flujo de energía. Además, el análisis predictivo de la IA permite pronosticar la demanda energética de un lugar, lo que no solo facilita poder ajustar el consumo con antelación sino que ayuda a evitar los picos repentinos de demanda y los costes asociados.
4. Distribución inteligente
Las redes eléctricas inteligentes incorporan IA para hacer más eficiente la distribución de energía: los sensores y dispositivos de control de la red recaban información de forma constante y en tiempo real sobre la generación y el consumo energético y responden de forma inmediata a las fluctuaciones de producción y demanda en cada momento. Es decir, se redirige el flujo de energía tanto para cubrir picos de demanda como para reducir congestiones y evitar pérdidas.
5. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo impulsado por IA pronostica posibles fallos en el funcionamiento de la red o de los equipos y sistemas antes de que sucedan. Esto, además de reducir pérdidas de energía y cortes del suministro causados por averías, alarga la vida útil de los activos y evita el gasto energético y la emisión de gases asociados a su sustitución.
No cabe duda de que la IA es un agente clave en la transformación digital del sector energético: además de optimizar la gestión de la energía tanto en empresas como en hogares, puede impulsar el uso de renovables y facilitará el avance de la sociedad hacia un futuro más limpio y sostenible.
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