Desde ya hace años se ha visto la década de los 20´s como una época de cambios hacia un mundo más virtual y, sobretodo, más eficiente energéticamente hablando. Y aunque si bien es cierto que las herramientas necesarias para entrar en este mundo estaban llegado, el hecho real es que el COVID ha acelerado aún más la digitalización.

Hasta la fecha, las tecnologías que mayor entrada han tenido son la inteligencia artificial y aquellas que permiten  la comunicación entre redes inteligentes, medidores inteligentes y dispositivos de Internet de las cosas.

Debemos tener en cuenta que la importancia de estas nuevas tecnologías es tal que son consideradas imprescindibles para cualquier inversor en proyectos renovables.

 

Conexión de la digitalización con los mercados eléctricos

La demanda ha cambiado a consecuencia de la diversificación y descentralización de la producción de energía, así como con la llegada de nuevas tecnologías.

Para ello, desde Kaiserwetter España, una empresa de IntelliTech del sector de las energías renovables, han creado una plataforma de IoT e IA Aristóteles donde agregan, estructuran, analizan y consolidan datos técnicos y financieros de los proyectos renovables y, por lo tanto, se crea la máxima transparencia proporcionando a inversores, bancos financieros y propietarios de activos una visión en tiempo real del rendimiento de sus carteras.

Hay que destacar que, gracias a su inteligencia de datos, son capaces de integrar instalaciones en tejados fotovoltaicos de 10KW hasta parques solares de gran escala de 200 MW o más. Aunque lo más destacado es que es que mediante la herramienta Aristóteles se integran los precios de la energía de los mercados europeos y estadounidenses.

 

Estados Unidos, país inversor por la digitalización

En este nuevo contexto se ha creado una carrera por ver qué nación dominará el mercado de la Inteligencia Artificial. Por el momento, el mejor posicionado es el país norteamericano que, tras el anuncio de su departamento de energía, invertirá 37 millones de dólares (31 millones de euros) en fondos para investigación y desarrollar la IA y los métodos de aprendizaje automático para manejar datos y operaciones en las instalaciones energéticas.

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Para entender el porque de semejante inversión hay que leer las declaraciones del Dr. Chris Fall, director de la Oficina de Ciencias del DOE. «La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen el potencial de transformar una gran cantidad de disciplinas científicas y de revolucionar la experimentación y las operaciones en las instalaciones de los usuarios en los próximos años. Estos fondos ayudarán a garantizar que Estados Unidos se mantenga a la vanguardia de estas tecnologías críticas para la ciencia.»

 

La tecnología y las energéticas van de la mano

Está carrera no es exclusiva competencia del sector público, sino que el privado también está en la lucha.

Un ejemplo de ello es DeepMind, una filial del gigante Google. En este caso han aplicado algoritmos de aprendizaje automático a 700 MW eólicos de un parque de Estados Unidos para predecir la producción de energía 36 horas antes de la generación real, utilizando redes neuronales capacitadas en pronósticos meteorológicos y datos históricos de turbinas eólicas.

Otro caso es el sucedido en Noruega. En el país nórdico, Agder Energi se asoció con la Universidad de Agder para desarrollar un algoritmo que optimizara el uso del agua en las centrales hidroeléctricas.

Finalmente, encontramos otro caso en América del Norte, pero en este caso hablamos de Canadá. En este caso, Sentient Energy, un proveedor líder de soluciones avanzadas de análisis y monitoreo de redes para empresas eléctricas, fue seleccionado por la empresa de energía y gas natural Manitoba Hydro para desarrollar herramientas de IA que aceleren la identificación de fallas del sistema y restaurar la energía a los clientes más rápidamente en los puntos más críticos de su red de distribución.

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