Las 3 principales áreas en que la IA está mejorando el sector energético en 2020 - World Energy Trade

Las 3 principales áreas en que la IA está mejorando el sector energético en 2020

 Algunas tecnologías de IA pueden mejorar la confiabilidad de las energías renovables.

Algunas tecnologías de IA pueden mejorar la confiabilidad de las energías renovables.

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Los avances tecnológicos han permitido incorporar aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) en un amplio número de campos que incluyen la industria, diagnóstico médico, comercio de acciones y el control robótico. Esta tecnología sigue en plena expansión, ahora la Inteligencia Artificial ha comenzado a mostrar sus sorprendentes beneficios en el sector de la energía.

Algunas tecnologías de IA pueden mejorar la confiabilidad de las energías renovables. Las tecnologías de IA y de Machine Learning pueden permitir realizar análisis del pasado, optimizar el presente y ofrecer perspectivas novedosas del futuro.

La industria de la energía necesita sistemas inteligentes que puedan ayudarla a incrementar la combinación de energías renovables que pueden incorporarse a la matriz energética actual y hacer que las renovables jueguen un rol determinante en el suministro confiable.

La integración mejorada de las microrredes

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La Inteligencia Artificial puede contribuir con la integración eficiente de las microrredes y administrar un sistema de energía distribuida. El uso extensivo que se está dando a los paneles solares a nivel comunitario, es decir en techos de casas y edificios, permitirá no solo suplir los requerimientos de consumo propios, sino que generará excedentes de energía que pueden ser incorporados a la red de energía distribuida.

La adición de estas unidades a la red primaria requiere de un complejo sistema de balance y control. Es allí donde un sistema basado en IA puede jugar un rol significativo en entender patrones de consumo, calidad, eficiencia, y resolver situaciones de congestionamiento y balanceo de la energía.

La IA ayudará a las microrredes a administrar eficientemente las necesidades energéticas locales mientras continúa el intercambio de energía con la red principal.

Expansión en el mercado

La expansión del mercado de suministro de energía renovable tiene un aliado en la IA al permitir incluir nuevos modelos de servicio que conlleva a fomentar mayor participación.

Sistemas basados en la Inteligencia Artificial tienen la capacidad de realizar complejos análisis de datos provenientes de los sistemas eléctricos y convertirlos en información relevante en cuanto al consumo de energía, tendencias y proyecciones.

Estos datos ayudarían a los proveedores a optimizar los servicios existentes y lanzar nuevos modelos de servicio. También puede ayudar a los proveedores minoristas a apuntar a nuevos mercados de consumo.

Control centralizado e inteligente

La red de energía se combina con herramientas y sensores que permiten la recolección de enormes cantidades de datos, que en su mayoría son almacenados y por su complejidad son poco analizados para ser convertidos en información útil.

Es aquí donde la integración de aplicaciones de IA a los centros de control permite que estos datos tengan una nueva perspectiva de uso para los operadores de estas redes, traduciéndose en mejoras en el control de las operaciones, al centrarse en las tareas más complejas utilizando herramientas de toma de decisiones más eficientes.

Esta red inteligente podrá analizar una gran cantidad de datos recopilados de varios sensores y tomar decisiones oportunas sobre la asignación de energía.

De igual modo, también otorga flexibilidad a los proveedores de energía para lograr un acople entre el suministro y la demanda.

Los sensores con Inteligencia Artificial y las maquinas inteligentes (Smart machines) pueden incorporar más escenarios climáticos y simular sus efectos en una estructura establecida, ya sea una subestación, un componente crítico o una línea eléctrica, así como las consecuencias para el resto de la red.

Igualmente los análisis y predicciones climáticas son determinantes para la confiabilidad en la generación de energía proveniente de las renovables. Estas predicciones de carga más confiables pueden mejorar la integración a la red y mejorar la eficiencia de la energía renovable.

 

 

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