La IA en el sector de las renovables: Aplicaciones, ventajas y retos - zataca ⭐️

La inteligencia artificial (IA) está, actualmente, transformando muchos sectores y uno de ellos es el de las energías renovables, clave para hacer frente a desafíos como el cambio climático. Durante la celebración del congreso Solar & Storage, que reunió a profesionales del sector, en noviembre de 2024 en Barcelona, el ponente Gaspar Crespo, director en Sights España, abordó si la IA es esencial para el ámbito energético o si bien se trata de un término de moda y popularizado. Para analizar si su implementación es prescindible o imprescindible, Crespo abordó lo siguiente:

Aplicaciones de IA en la gestión de la energía

1. Predicción y optimización de generación de energía: Las renovables dependen de factores externos como la climatología y la IA puede predecir la disponibilidad de los recursos
2. –Gestión de la demanda energética: La IA analiza el consumo en tiempo real y ajusta los recursos en función de demanda y disponibilidad, lo cual optimiza el uso de la red
3. –Mantenimiento predictivo: A través de sensores y técnicas de invasión learning, la IA es capaz de monitorear sensores de cualquier tipo y esto permite reducir costes y mejorar la eficiencia, así como realizar un análisis completo de fallos. Gaspar Crespo lo ejemplificó comentando que en ocasiones no interesa mandar a un equipo a hacer un mantenimiento, si la reparación no merece la pena económicamente
4. – La optimización del almacenamiento de la energía: Ayuda a gestionar eficazmente las baterías eléctricas, no solo cargando y descargando, sino también teniendo en cuenta otros factores y posibles nuevas normativas que entren en juego para maximizar los ingresos y cuidar la salud de las infraestructura, lo que alarga sus vidas.
5. –Desarrollo de microredes y redes inteligentes: La correcta gestión de la microred permite mayor integración de las renovables dentro del sistema eléctrico
6. –Detección de anomalías y soporte al cliente: Se pueden generar reportes automáticos de rendimiento, ofreciendo soluciones concretas y definiendo puntos críticos