La inteligencia artificial está revolucionando el sector energético: las empresas que puedan utilizar su potencial de forma correcta y oportuna obtendrán el máximo beneficio.
Según el informe «Inteligencia Artificial y la Economía Circular. AI as a Tool to Accelerate the Transition» escrito por la Fundación Ellen MacArthur, las tecnologías inteligentes podrían resolver problemas complejos más rápido que los humanos y ayudar a las organizaciones a acelerar los flujos de recursos de la economía circular.
En Drive2Data estudiamos, investigamos y desarrollamos soluciones innovadoras que pueden ayudar a hacer el mundo más sostenible y seguro. Preservar el futuro de nuestro planeta es un compromiso que ya no podemos prorrogar.
Dada la actualidad del tema, hemos decidido profundizar en algunos aspectos relacionados con la transacción energética:
REGULAR LA PRODUCCIÓN DE ENERGÍA
La disponibilidad de electricidad se ve afectada por múltiples factores: el suministro de recursos naturales, la disponibilidad de fuentes renovables, el mercado energético internacional y más.
La tarea de los Organismos Nacionales es controlar todos estos parámetros para gestionar mejor la producción e importación de energía del extranjero, a fin de garantizar las necesidades en todo momento.
El uso de herramientas de IA permite un análisis más preciso e instantáneo de la situación, lo que también permite la gestión de los sistemas locales de almacenamiento y una mejor integración de fuentes renovables.
El número de sistemas de storage ha aumentado considerablemente en los últimos años al mismo tiempo que la proliferación de plantas solares y eólicas. Su función es almacenar la electricidad y ponerla a disposición cuando más se necesita, equilibrar la oferta y la demanda y ayudar a estabilizar la red.
Las herramientas de Inteligencia Artificial pueden optimizar el uso de los sistemas de energía. Estos pueden procesar un gran número de datos sobre las condiciones ambientales externas y el estado de la instalación. Los algoritmos inteligentes permiten analizar esta información con precisión y con los siguientes objetivos:
- realizar predicciones sobre la evolución del sistema para predecir errores o fallos de funcionamiento;
- elaborar análisis de rendimiento y fiabilidad del sistema;
- gestionar el consumo de la energía generada.
En el futuro, los aparcamientos con puntos de recarga para automóviles eléctricos también podrán incluirse en los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning con el fin de planificar y redistribuir las cargas según las necesidades de ahorro y reducción de picos de carga.
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE CONSUMO CON LAS REDES NEURONALES
Las aplicaciones de Artificial Intelligence pueden ser utilizadas por empresas e instituciones para predecir la demanda futura de energía analizando el consumo pasado.
El objetivo principal es integrar modelos predictivos en los procesos operativos para elaborar estrategias sostenibles.
Las previsiones de consumo se elaboran a partir del análisis de los datos históricos para identificar comportamientos recurrentes. Una estrategia de Data Cleansing es crucial para implementar soluciones de inteligencia artificial. Los conjuntos de datos brutos a menudo pueden resultar inutilizables debido a errores e información que faltan. Un Database completo y bien estructurado es el requisito previo para lograr acciones efectivas y ecológicas.
Las técnicas de Artificial Neural Networks (ANN) están apoyando la investigación sobre la generación de predicciones de datos de series temporales. La información histórica combinada con otras variables meteorológicas y el estado de la red le permiten planificar estrategias correctivas para reducir los costos de energía.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), en los próximos años la IA será determinante y transformará los sistemas energéticos mundiales de manera radical, haciéndolos más interconectados, fiables y sostenibles.
COMUNIDADES INTELIGENTES Y MODELOS DE GESTIÓN AUTOMATIZADA DE LA ENERGÍA
La comunidad energética renovable (CER) es una entidad jurídica autónoma basada en la participación abierta y voluntaria de empresas, personas físicas, entidades o administraciones municipales, que puede ayudar a la sociedad en su transición energética.
El objetivo de las RCE es proporcionar beneficios medioambientales, económicos o sociales a nivel comunitario a sus accionistas o miembros.
La tecnología y las herramientas de IA pueden aplicarse a las comunidades de energía para múltiples servicios, incluyendo:
- seguimiento en tiempo real del rendimiento energético con control del consumo;
- Data Analytics con especial atención a los valores ambientales y económicos;
- reducción del desperdicio innecesario de energía.
Se trata de sistemas de Energy Data Intelligence que se convierten en eficaces herramientas de Business Intelligence capaces de apoyar en la gestión y administración de las comunidades en cuestión.
EN DRIVE2DATA CREEMOS EN EL POTENCIAL DE LA INVESTIGACIÓN Y LA APLICACIÓN INTELIGENTE DE LAS TECNOLOGÍAS MODERNAS, NUESTRA MISIÓN EMPRESARIAL SE BASA EN LA BÚSQUEDA DE SOLUCIONES INNOVADORAS QUE MEJOREN LA VIDA Y ASEGUREN UN FUTURO SOSTENIBLE