A medida que la IA gana importancia para las personas y la economía, su elevada demanda energética y el consiguiente impacto ambiental también están atrayendo la atención.
Integrar la IA en la generación de energía renovable, en particular la solar, podría mejorar la eficiencia para compensar las exigencias que esta tecnología impone a la red eléctrica y las emisiones asociadas.
Ya están surgiendo casos de uso, como el mantenimiento predictivo y la negociación habilitada por IA, que muestran cómo la IA puede mejorar el despliegue de la energía solar.
Con la inteligencia artificial (IA) dominando las noticias durante los últimos dos años, surge un nuevo titular: la presión que estas tecnologías ejercen sobre nuestros sistemas energéticos y redes. Los centros de datos que entrenan y operan modelos requieren enormes cantidades de energía. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé que esta demanda se duplique para 2026, lo que requerirá aproximadamente la misma cantidad de electricidad que todo Japón.
A pesar de los objetivos de muchas empresas tecnológicas de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y alcanzar la neutralidad de carbono, en algunos casos el aumento de la demanda de IA en los centros de datos ha provocado que las emisiones crezcan.
Pero la propia IA podría ofrecer una solución. Los avances en energías renovables, combinados con la IA, podrían satisfacer de forma sostenible el aumento de la demanda energética. Una vía prometedora es integrar la IA en el creciente mercado de sistemas de energía solar que proporcionan energía limpia y asequible a las redes eléctricas. Según la AIE, se prevé que la inversión del sector eléctrico en tecnología solar fotovoltaica (PV) alcance los 500.000 millones de dólares en 2024, superando a todas las demás fuentes de generación juntas.
Además, Indigo Advisory identificó más de 50 posibles aplicaciones de la IA en el sector energético, con más de 100 proveedores que ya integran la IA en sus productos, lo que impulsa una inversión de 13.000 millones de dólares en el sector.
El aprovechamiento de la IA en las aplicaciones de energía solar representa una oportunidad única y puede ayudar a superar determinados desafíos a los que se enfrenta la energía solar. Por ejemplo, la dependencia de los paneles solares de la luz del sol los convierte en una fuente de energía menos fiable que la energía nuclear o el gas. Los fenómenos meteorológicos extremos, como las olas de calor o las tormentas de arena, que son cada vez más frecuentes, también pueden interrumpir el suministro de energía solar, mientras que las limitaciones de la red limitan el potencial de los proyectos solares.
Despliegue de la IA en parques solares
Estos desafíos para el sector solar son muy reales, pero la IA puede ayudar a superarlos de forma significativa. Estos son solo algunos ejemplos.
Previsión meteorológica y de generación solar
La IA se está convirtiendo en un factor decisivo en la previsión meteorológica y de generación solar. Los algoritmos de IA analizan los datos meteorológicos para generar previsiones precisas, maximizando la producción solar y mejorando la gestión de la red. Esto permite a los operadores solares planificar mejor y mitigar el impacto del suministro energético intermitente. Además, la tecnología de imágenes de nubes y las cámaras del cielo permiten captar datos en tiempo real sobre el movimiento de las nubes y las condiciones atmosféricas, lo que mejora la precisión de las predicciones de energía solar.
Mantenimiento predictivo
Más allá de la previsión, la IA está transformando el mantenimiento predictivo de los paneles solares. Los modelos de aprendizaje automático de vanguardia supervisan y analizan continuamente los datos de las instalaciones solares, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento, al tiempo que prolonga la vida útil de los equipos solares. Para identificar rápidamente anomalías, estos sistemas de IA supervisan temperaturas, irradiancia, orientación, ángulo de inclinación, humedad, precipitaciones, acumulación de suciedad, potencia de salida, eficiencia de los inversores y cargas operativas. El mantenimiento predictivo puede aumentar la productividad un 25 %, reducir las averías un 70 % y disminuir los costes de mantenimiento un 25 %.
Las herramientas de análisis basadas en datos, como Univers Solar Advanced Analytics, pueden desempeñar un papel al ofrecer recomendaciones basadas en datos sobre acciones correctivas para proyectos fotovoltaicos. Tras analizar todas las acciones correctivas realizadas en 2023 en una flota de más de 300 emplazamientos, 28.000 dispositivos y más de 11 GW, Univers ha identificado patrones estacionales diferenciados en categorías de acciones correctivas, como inversores, seguidores, estado de la corriente continua, sensores, red y disponibilidad de datos.
Generación de informes y consultas de datos más rápidas mediante interfaz de chat
La IA también mejora la rapidez y la eficiencia de la elaboración de informes y de las consultas de datos mediante interfaces de chat avanzadas. Las plataformas de gestión energética están integrando inteligencia con supervisión humana y procesamiento del lenguaje natural (PLN) en sus sistemas.
Los chatbots sofisticados con capacidades de PLN simplifican las complejidades técnicas, hacen que los datos sean más accesibles y aceleran el proceso de obtención de información crítica. Los operadores y consumidores de energía solar pueden acceder rápidamente a información sobre la producción de energía, el estado del sistema y los calendarios de mantenimiento, lo que agiliza las operaciones y garantiza una gestión proactiva de los activos solares.
Negociación con IA
La integración de la IA con los sistemas de almacenamiento en baterías revoluciona el momento del almacenamiento y la liberación de energía, lo que permite a los proveedores adaptarse a las condiciones del mercado en tiempo real y a las demandas energéticas fluctuantes. Ante el exceso de oferta de energía procedente de renovables en determinadas épocas del año que se prevé que aumente, estos sistemas de almacenamiento en baterías pueden ubicarse junto a las instalaciones solares, potenciando sinérgicamente el uso de la energía. Esta capacidad de negociación dinámica mejora la utilización de la energía almacenada, maximiza la rentabilidad y garantiza un equilibrio entre oferta y demanda en el mercado energético.
Superación de riesgos y desafíos
La IA tiene, sin duda, el potencial de incidir de forma significativa en el sector de las energías renovables, pero su implantación más amplia en el sector no está exenta de desafíos.
Un riesgo importante asociado a la IA es el aumento de la vulnerabilidad de las infraestructuras energéticas críticas frente a ciberataques. Un ejemplo notable es el ciberataque a la red eléctrica de 2015, que se cree que tuvo su origen en un actor extranjero y que dejó 230.000 ucranianos sin electricidad durante seis horas. Este incidente resulta especialmente preocupante, dada la creciente tensión geopolítica en todo el mundo.
Otro desafío importante es que los datos energéticos proceden con frecuencia de fuentes diversas y en formatos variados. Los datos inexactos o incompletos conducen a conclusiones y decisiones erróneas, socavando la eficacia de las aplicaciones de IA. La compatibilidad de la IA con los datos del Internet de las cosas (IoT) es esencial para abordar los desafíos de la energía solar. Los dispositivos IoT recopilan datos en tiempo real sobre la producción, el consumo y las condiciones ambientales. Integrar estos datos con la IA mejora el análisis de la gestión energética y proporciona información precisa y una toma de decisiones fiable para los proveedores de energía.
Además, los modelos de lenguaje tradicionales, como los LLM, se entrenan principalmente con datos textuales, pero los datos de los sensores de los sistemas energéticos suelen presentarse en formatos diferentes (por ejemplo, numéricos o en series temporales), lo que exige desarrollar nuevos modelos o adaptar los existentes, como Archetype AI, para garantizar la compatibilidad y la precisión en las aplicaciones energéticas.
A medida que se acelera la adopción de la IA, también aumenta la necesidad de más capacidad de cómputo y, en consecuencia, de más energía. La energía solar representa una solución limpia, previsible y asequible que, combinada con la IA, podría ser una respuesta a la escasez energética. Esta combinación de tecnologías aporta soluciones muy necesarias que facilitan el crecimiento de la IA y reducen las emisiones de gases de efecto invernadero.
Adoptar la IA en el sector de las energías renovables, a pesar de sus desafíos, promete un futuro en el que la energía limpia y la IA se complementen para satisfacer nuestras necesidades energéticas y los objetivos climáticos de forma eficiente y sostenible.
