Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) se ponen a disposición de los sectores más convencionales, pero también de las energías renovables. En este caso, los ingenieros energéticos están apostando por estos recursos para mejorar el rendimiento y aumentar la producción en las plantas solares, sobretodo a gran escala, aunque cada vez más se usa también la IA en pequeñas instalaciones solares fotovoltaicas incluso a nivel doméstico.
Si bien es cierto, la IA permite mejorar la generación de energía, ganar eficiencia y gestionar las redes inteligentes, así como establecer un mejor mantenimiento predictivo de la planta solar. Es capaz de modificar, por completo, la forma en la que se produce, se distribuye y se consume la energía solar fotovoltaica.
No obstante, hay que tener en cuenta también, como hándicap, que la IA al conjunto de las energías renovables les reporta un impacto ambiental, ya que la IA precisa de grandes cantidades de datos para su entrenamiento. Además, se requieren recursos energéticos y fórmulas para abordar este desafío.
En las plantas de energía solar fotovoltaica, contar con la IA permitirá tomar decisiones efectivas en tiempo real. Para ello, los sistemas de control de la producción cada vez más emplean algoritmos de aprendizaje automático que permiten predecir la producción de energía en base a predicciones meteorológicas, predecir los consumos en base al histórico de consumos de días anteriores y optimizar la configuración de los paneles solares. En cualquier caso, se adaptan a los cambios climáticos hasta lograr el aumento del rendimiento del equipo.
Las plantas fotovoltaicas que incorporan la IA facilitan la recopilación de datos de los sensores de todos los equipos (temperatura, producción, consumos, …) e incluso de internet (como las predicciones meteorológicas).
Un menor coste y mayor gestión
Hay que destacar que, la incorporación de la IA en la energía solar, aporta un menor coste y un mayor rendimiento. En instalaciones con ubicación remota, cuando sucede una avería o problema técnico, ésta provoca que sea necesario en muchas ocasiones realizar varios traslados hasta que se identifica la incidencia y se lleva a cabo su solución.
De este modo, con la implementación de sistemas de IA, se consiguen reducir los costes operativos y en consecuencia se consigue un mejor rendimiento al estar menos tiempo para la producción. Los sistemas vinculados a la IA pueden ahorrar entre un 30% y un 40% de los costes asociados a reparaciones y mantenimiento. De este modo, se puede mejorar la calidad de mantenimiento y reducir los costes materiales en un 10%.
Ni que decir tiene, que la vinculación entre energía solar e IA permite también mejorar la gestión de la demanda energética, especialmente en aquellas zonas donde resulta fundamental garantizar un suministro fiable de energía y minimizar el impacto ambiental.
De este modo, se podrán analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en patrones y tendencias identificados. De este modo, los algoritmos de aprendizaje automático y la analítica avanzada permiten a las empresas y administradores de energía establecer una predicción precisa de los patrones de consumo. Así pues, se podrán identificar oportunidades de ahorro y optimizar los recursos disponibles. Todo en pro de una importante reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Vinculación en la operatividad de redes inteligentes
Ni que decir tiene, que la IA también tiene un impacto importante en la operación de redes inteligentes. Los sistemas de generación de energía basados en IA pueden monitorear y controlar de manera autónoma la producción de energía, ajustando la generación en tiempo real para adaptarse a las fluctuaciones de la demanda y las condiciones ambientales.
Y es que la IA facilita la integración de fuentes de energía renovable intermitentes, como la solar y la eólica, prediciendo la disponibilidad y la demanda de energía, así como optimizando su aprovechamiento y reduciendo la dependencia de combustibles fósiles.
Desarrollo de Data Centers Sostenibles
La aplicación de la IA en la energía solar permite utilizar energías sostenibles, renovables y eficientes para refrigerar los centros de datos. Su aplicación no solo se puede hacer extensible a la energía solar fotovoltaica, sino que puede derivarse en hidrógeno verde, captura de CO2 o bombas de calor industriales, entre otras fórmulas.
La vinculación de la energía solar y la IA favorece por completo la sostenibilidad. De este modo, la energía solar o eólica como fuente de alimentación de los centros de datos y sistemas de computación que ejecutan tareas de IA puede compensar el consumo de energía y reducir la huella de carbono.
En línea con lo anterior, destaca la investigación en Green AI. Se centra en el desarrollo de técnicas y metodologías que permitan realizar tareas de IA con un menor consumo de energía, contribuyendo a abordar los desafíos de la sociedad actual.
Todo pasa por buscar un equilibrio que permita atender a la elevada demanda del mercado. Recordar que la energía solar es de naturaleza intermitente, por lo que la IA puede ayudar a corregir la falta de suministro y analizar datos en tiempo real de paneles solares y aerogeneradores para predecir los niveles de capacidad de producción. Así pues, se podrán prevenir fallos en los equipos y mantener, en todo momento, el flujo de energía de forma ininterrumpida.
