La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente el sector energético, aportando soluciones que permiten detectar fallas en la infraestructura antes de que ocurran, mejorar el flujo de energía en las redes eléctricas y optimizar las operaciones de las empresas proveedoras de energía. Esta revolución tecnológica está impulsando la transición hacia sistemas energéticos más inteligentes, eficientes y sostenibles.
IA: clave para la eficiencia operativa
La implementación de algoritmos de IA y aprendizaje automático ya está generando importantes beneficios para las empresas de servicios eléctricos. Entre sus aplicaciones más destacadas se encuentran:
- Detección de pérdidas no técnicas, como el robo de electricidad, mediante modelos de detección de anomalías.
- Evaluaciones automatizadas de nuevas conexiones, acelerando el análisis de solicitudes mediante patrones de conexión y procesos automatizados.
- Optimización del mantenimiento, con base en el estado real de los activos y su uso, no simplemente en fechas de calendario.
Estas herramientas permiten ahorrar tiempo, reducir costos operativos y aumentar la fiabilidad de las redes eléctricas. Empresas como Ricardo ya están colaborando con operadores de redes de distribución en Reino Unido para implementar estas soluciones con éxito.
Predicción de fallas: IA en acción
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es la predicción de fallas en la infraestructura eléctrica. Fenómenos climáticos extremos, como las olas de calor, pueden causar un aumento significativo en los fallos de las redes. Pero, ¿y si pudiéramos anticiparnos a estos eventos?
En un proyecto desarrollado para el Departamento de Seguridad Energética y Cero Neto (DESNZ) del Reino Unido, Ricardo creó un modelo de aprendizaje automático capaz de prever fallas a partir del análisis de datos históricos de clima y averías. El modelo utilizó el conjunto de datos del National Fault and Interruption Scheme (NaFIRS), que recopila fallos reportados por operadores de redes entre 2018 y 2022, junto con datos meteorológicos históricos del Reino Unido. Utilizando el algoritmo XGBoost, se logró establecer una correlación entre variables como temperatura máxima y mínima, lluvias diarias y las fallas reportadas.
El resultado: un modelo predictivo capaz de anticipar el riesgo de fallos durante olas de calor con buena precisión, permitiendo a los operadores prepararse y actuar con anticipación.
Lecciones aprendidas
Durante el desarrollo del modelo, se obtuvieron valiosas conclusiones para mejorar la precisión de este tipo de herramientas:
- La granularidad geográfica de los datos meteorológicos es crucial. Cuanto más cerca y más central sea el sensor de temperatura con respecto al lugar de la falla, más precisa será la predicción.
- Es fundamental ampliar las fuentes de datos. Aunque se comenzó con el conjunto REMIT (autoinforme de fallos del mercado mayorista británico), la incorporación de datos internos de operadores de redes fue clave para mejorar el rendimiento del modelo.
- La colaboración entre empresas eléctricas para compartir datos históricos podría generar modelos predictivos más robustos y beneficios comunes.
Un futuro impulsado por IA
La inteligencia artificial tiene aún más potencial por desarrollar en el sector energético. Tecnologías emergentes como el deep reinforcement learning, el federated learning y los digital twins están abriendo nuevas posibilidades:
- Deep Reinforcement Learning (DRL): permite optimizar operaciones en tiempo real como el balance de carga o la integración de fuentes renovables mediante redes neuronales profundas.
- Federated Learning: facilita el entrenamiento de modelos distribuidos sin comprometer la privacidad, ideal para colaborar entre compañías sin compartir datos sensibles.
- Digital Twins: crean réplicas virtuales de activos físicos que se actualizan en tiempo real, permitiendo simular escenarios, probar nuevas tecnologías y planificar mantenimientos proactivos.
La Inteligencia Artificial se está consolidando como un aliado esencial para las empresas de energía. Su capacidad para predecir fallos, optimizar recursos y transformar la gestión de redes marca un antes y un después en la resiliencia del sistema eléctrico frente al cambio climático. La colaboración, el acceso a datos y la adopción de nuevas tecnologías serán clave para aprovechar todo su potencial.