Comunidades energéticas: beneficios de la IA para la producción y gestión de la energía

Introducción

Las denominadas comunidades energéticas, formadas por nodos interconectados para la generación, gestión y distribución de la energía para su propio autoconsumo, son ya una realidad en nuestro entorno.

Diseñar e implantar este tipo de redes es todo un reto que no acaba con la puesta en marcha de dicha comunidad energética. Es imprescindible realizar una correcta optimización y gestión de la energía empleada por la red implica, lo que implica una serie de complejos procesos. En este artículo vamos a explicar cómo la Inteligencia Artificial (IA) se convierte en una tecnología clave para este tipo de redes de autoconsumo energético.

Origen y expansión las comunidades energéticas

La transición hacia un modelo energético más sostenible y eficiente se ha convertido en una prioridad a nivel global. Las comunidades energéticas y los sistemas de autoconsumo representan una solución innovadora que permite a los consumidores, no solo producir su propia energía, sino también gestionarla de manera más eficiente.

Este enfoque, no sólo contribuye a la reducción de las emisiones de carbono, sino que también empodera a las personas o las comunidades usuarias, permitiéndoles tomar el control de su consumo energético y reducir sus costes operativos.

Las comunidades de autoconsumo están comenzando a implantarse a medida que crece el interés por las energías renovables y la sostenibilidad. Estos sistemas permiten unirse para producir, compartir y gestionar la energía de manera colectiva, aprovechando recursos como la energía solar, la eólica o la biomasa.

Sin embargo, la gestión eficiente de estas comunidades energéticas plantea una serie de importantes desafíos. La variabilidad en la producción de energía renovable, la gestión económica y la optimización del uso de los recursos disponibles son sólo algunas de las cuestiones que deben abordarse para maximizar los beneficios de estos sistemas.

El papel de la IA

Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) entra en juego. La IA, con su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos, ofrece soluciones avanzadas para optimizar, tanto la producción como la gestión energética en las comunidades de autoconsumo.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas basados en IA pueden prever patrones de consumo y producción, ajustar la operación de los equipos en tiempo real y mejorar la eficiencia general del sistema.

La implementación de la IA en el sector energético, no sólo permite una gestión más precisa y eficiente de los recursos, sino que también abre la puerta a innovaciones continuas. Desde la predicción de la producción de las plantas solares y eólicas , hasta el mantenimiento predictivo de los equipos, la IA está transformando la forma en que gestionamos la energía.

Beneficios de la IA para la producción energética

Optimización de la producción

La IA puede contribuir a una mejor gestión de la producción energética en todo tipo de comunidades de autoconsumo. Uno de sus principales beneficios es su capacidad para optimizar la producción de energía, mejorando la eficiencia operativa.

La IA y el desarrollo de gemelos digitales de plantas de generación permite diseñar estrategias de operación adaptadas a las particularidades de cada planta. Combinando esta información con los modelos de predicción del recurso eólico y solar, se puede optimizar el rendimiento de generación eléctrica.

Mantenimiento Predictivo

Otro aspecto crucial es la capacidad de la IA para detectar y corregir ineficiencias en el proceso de producción. Los sistemas de IA pueden monitorizar continuamente el rendimiento de los paneles solares y otros equipos de producción, identificar problemas potenciales y sugerir ajustes para mejorar la eficiencia. Esto, no sólo aumenta la producción de energía, sino que también prolonga la vida útil de los equipos, reduciendo los costes de mantenimiento.

La IA permite implementar estrategias de mantenimiento predictivo. En lugar de seguir programas de mantenimiento rutinarios, que pueden ser ineficientes y costosos, la IA permite monitorizar continuamente el estado de los equipos de producción y almacenamiento de energía, como los paneles solares y las baterías.

Los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real provenientes de sensores instalados en estos equipos, detectando anomalías y señales de desgaste antes de que se conviertan en fallos críticos. Esto permite programar intervenciones de mantenimiento en el momento óptimo, evitando interrupciones inesperadas en la producción y distribución de energía. Además, el mantenimiento predictivo basado en IA puede prolongar la vida útil de los equipos, reducir los costes de limpieza y reparación y mejorar la fiabilidad del sistema energético en su conjunto.

Integración con otras fuentes de energía renovables

La integración de diversas fuentes de energía renovables, como la solar, la eólica y la bioenergía, y de diferentes sistemas de almacenamiento, es un desafío significativo para las comunidades de autoconsumo.

Aquí es donde la IA juega un papel crucial, ya que facilita dicha integración. Por ejemplo, en una comunidad que utiliza, tanto energía solar como eólica y baterías, la IA puede equilibrar la producción , el consumo y el almacenamiento.

Cuando la producción de energía es alta pero la demanda es baja, la IA puede dirigir el exceso de energía a los sistemas de almacenamiento. Posteriormente, cuando la producción de energía disminuye, la energía almacenada puede ser utilizada para satisfacer la demanda real de los nodos de la comunidad.

Beneficios de la IA para la gestión de la energía

Análisis de datos y toma de decisiones

La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real también proporciona un soporte incalculable para la toma de decisiones en la gestión energética. Los sistemas de IA pueden procesar datos sobre la producción de energía, el consumo, las condiciones meteorológicas, el mercado eléctrico y otros factores relevantes, ofreciendo recomendaciones basadas en patrones y tendencias identificados en los datos.

En una comunidad energética que utiliza paneles solares, la IA puede predecir los patrones de consumo de energía basándose en datos históricos, y la generación eléctrica basándose en variables como la meteorología. Esto permite hacer una gestión eficiente del sistema energético. Además, la IA puede identificar los momentos óptimos para almacenar energía en baterías, asegurando que haya suficiente energía disponible durante los períodos de baja producción o alta demanda.

Por ejemplo, la IA puede sugerir cuándo es el mejor momento para vender el exceso de energía solar a la red eléctrica. También puede recomendar ajustes en la configuración de los sistemas de almacenamiento y distribución para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad. Todo ello permite a los gestores de las comunidades de autoconsumo tomar decisiones estratégicas basadas en datos precisos y actualizados.

Reducción de pérdidas energéticas

La IA también ayuda a reducir el consumo energético mediante la identificación de ineficiencias. Al monitorizar constantemente los consumos de energía, la IA puede detectar formas de consumo ineficiente, proponiendo soluciones para mitigar estos problemas.

Por ejemplo, si se detecta consumos anómalos o demasiado elevados, la IA puede recomendar intervenciones específicas para corregir estos problemas. Esta capacidad para identificar y abordar las pérdidas energéticas contribuye a un sistema más eficiente y rentable. 

Excedente de energía como vía de ingresos alternativa

Tal y como se ha comentado anteriormente, uno de los aspectos más importantes de las comunidades energéticas es la posibilidad de vender a la red el excedente de energía generado. Esto se realiza en momentos de alta producción y baja demanda.

La IA predice cuándo van a tener lugar estos momentos, generando ingresos adicionales para la comunidad. De esta manera, la IA no solo optimiza el uso de los recursos energéticos, sino que también mejora la sostenibilidad económica de las comunidades de autoconsumo.

Beneficios de la IA en términos económicos

Es complicado realizar una estimación precisa del beneficio económico que puede retornar a una comunidad energética el uso de soluciones basadas en IA porque entran en juego diferentes factores y hay una gran volatilidad en el coste de la electricidad. En cualquier caso, éstas son algunas de las principales variables a tener en cuenta a la hora de realizar este cálculo:

Localización

La localización geográfica de la comunidad energética es un factor crucial, ya que la cantidad de horas de sol disponibles durante el año afecta directamente la capacidad de generación de energía solar. La IA puede optimizar el uso de esta energía al ajustar dinámicamente la producción en función de las condiciones climáticas específicas de la región.

Consumo energético

El número de hogares y/o industrias que componen la comunidad energética es otro parámetro fundamental. Obviamente, cuanto mayor es una comunidad, mayor capacidad de generación, pero mayor será también el consumo. La IA puede ayudar a determinar las ineficiencias en el consumo..

Capacidad de generación

La capacidad de generación solar, medida en kilovatios (kW), determina la cantidad de energía que los paneles solares pueden producir. La IA puede dimensionar las plantas de generación y optimizar la producción de energía.

Almacenamiento de energía

El almacenamiento de energía, medido en kilovatios-hora (kWh), es esencial para gestionar la energía generada y su uso posterior. La IA puede gestionar el almacenamiento de energía de manera eficiente, teniendo en cuenta valores actuales y predicciones futuras del mercado eléctrico..

Coste de la electricidad

El coste de la electricidad, expresado en €/kWh, afecta directamente al cálculo del ahorro potencial. La IA puede ayudar a reducir los costes operativos mediante la optimización de la generación y el uso eficiente de la energía. Esto resulta en un ahorro significativo para los miembros de la comunidad.

Venta de Excedentes

La venta de excedentes de energía, también medida en €/kWh, proporciona una fuente adicional de ingresos. Tal y como se ha comentado antes, la IA puede prever momentos de baja demanda y alta producción para maximizar los ingresos por la venta de excedentes, optimizando el beneficio económico.

Futuro de las comunidades energéticas

El futuro de las comunidades energéticas basadas en autoconsumo solar se perfila prometedor gracias a la evolución de diversas tecnologías y la creciente conciencia sobre la sostenibilidad. A continuación, se presentan algunas tendencias y avances que influirán significativamente en la evolución de estas comunidades.

Avances tecnológicos

La tecnología desempeñará un papel crucial en el desarrollo de las comunidades energéticas del futuro. Además de la inteligencia artificial, otras innovaciones tecnológicas como el Internet de las cosas (IoT), los sistemas de almacenamiento de energía avanzados y las redes inteligentes (smart grids) están transformando la forma en que se genera, distribuye y consume la energía:

• Internet de las cosas (IoT): El IoT permite la interconexión de dispositivos y sistemas energéticos, facilitando una gestión más eficiente y automatizada de la energía. Sensores y dispositivos inteligentes pueden monitorizar en tiempo real el consumo y la producción de energía, optimizando su uso y detectando posibles ineficiencias.
• Sistemas de almacenamiento de energía avanzados: Los avances en la tecnología de baterías, especialmente en términos de capacidad y coste, están haciendo que el almacenamiento de energía sea cada vez más accesible y eficiente. A medio plazo, esto permitirá a las comunidades energéticas almacenar el exceso de energía eléctrica para su uso posterior, mejorando la estabilidad y fiabilidad del suministro energético.
• Redes inteligentes (smart grids): Las redes inteligentes facilitan una distribución más eficiente y equilibrada de la energía. Permiten una mejor integración de las fuentes de energía renovable y ofrecen una mayor flexibilidad en la gestión de la demanda energética. Además, las smart grids pueden responder rápidamente a los cambios en la oferta y la demanda, reduciendo las pérdidas y mejorando la resiliencia del sistema.

Cambios regulatorios y políticas energéticas

El marco regulatorio y las políticas energéticas están evolucionando para apoyar el desarrollo de las comunidades energéticas y fomentar el uso de energías renovables. Los gobiernos están implementando incentivos y subvenciones para la instalación de paneles solares y sistemas de almacenamiento de energía, así como para la adopción de tecnologías inteligentes.

• Incentivos financieros: Las subvenciones y los incentivos fiscales para la instalación de sistemas de autoconsumo y almacenamiento de energía están haciendo que estas tecnologías sean más accesibles para las comunidades. Estos incentivos reducen la inversión inicial y aceleran el retorno de la inversión.
• Normativas y estándares: Las nuevas normativas y estándares están promoviendo la integración de energías renovables y la eficiencia energética. Estas regulaciones obligan a las comunidades a adoptar prácticas más sostenibles y a mejorar la gestión de sus recursos energéticos.

Sostenibilidad y responsabilidad ambiental

La sostenibilidad y la responsabilidad ambiental seguirán siendo impulsores clave del desarrollo de las comunidades energéticas. La creciente preocupación por el cambio climático y la necesidad de reducir las emisiones de carbono están impulsando a más comunidades a adoptar modelos de autoconsumo basados en energías renovables.

• Reducción de la huella de carbono: Las comunidades energéticas pueden contribuir significativamente a la reducción de la huella de carbono al generar su propia energía renovable y reducir la dependencia de fuentes de energía fósil. Esto no sólo beneficia al medio ambiente, sino que también mejora la calidad de vida de los residentes.
• Educación y concienciación: La educación y la concienciación sobre la importancia de la sostenibilidad y las energías renovables están creciendo. Las comunidades energéticas pueden servir como modelos educativos, demostrando los beneficios y la viabilidad del autoconsumo y la gestión inteligente de la energía.

El ITA, impulsor tecnológico de las comunidades energéticas

Desde el Instituto Tecnológico de Aragón tenemos la plena convicción de la necesidad de impulsar este tipo de comunidades energéticas basadas en el autoconsumo. Es por ello que disponemos de soluciones tecnológicas y herramientas que permiten a este tipo de comunidades maximizar su eficiencia operativa, reducir costes y mejorar su sostenibilidad.

Nos apoyamos en el uso de las más avanzadas tecnologías digitales, como son la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data, el Internet de las Cosas (IoT), y el Blockchain, que permite monitorizar su funcionamiento, analizar una gran cantidad de datos, predecir los flujos de energía y proponer mejoras y soluciones, haciendo, además, que los flujos de información sean seguros e inmutables.

CASOS ÉXITO: PROYECTO AMBITELL

AMBITELL

El trabajo del ITA se ha centrado en la detección de anomalías a través del desarrollo de modelos de Machine Learning/Deep Learning, que se han basado en la metodología CRISP-DM (cross-industry process for data mining). Estas actividades han permitido generar alertas cuando la operación de las plantas no es la esperada, extrayendo de la monitorización información clave para la mejora de la gestión y el mantenimiento.

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