3 formas en que la IA puede ayudar a gestionar la energía

La IA puede utilizarse de varias formas para apoyar la gestión de la energía. He aquí tres ejemplos:

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo (PdM) es una técnica que utiliza datos de sensores y otras fuentes para predecir cuándo es probable que fallen los equipos, de modo que se pueda realizar el mantenimiento antes de que se produzca un fallo. Esto puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad, aumentar la vida útil de los equipos y reducir los costes de mantenimiento y energía.

La inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para apoyar el mantenimiento predictivo de varias maneras:

• Losalgoritmos de aprendizaje automático (ML ) se pueden utilizar para analizar los datos de los sensores y otra información para predecir cuándo es probable que falle el equipo. Esto puede hacerse entrenando un modelo con datos históricos y utilizándolo después para hacer predicciones sobre fallos futuros.
• Lavisión por ordenador puede utilizarse para supervisar el estado de los equipos en tiempo real y alertar a los equipos de mantenimiento cuando algo va mal. Esto puede incluir la detección de grietas, desgaste, vibraciones u otros signos de degradación de los equipos.
• El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) puede utilizarse para extraer información valiosa de datos no estructurados, como informes de servicio, registros de operadores y tickets de mantenimiento, con el fin de identificar patrones de fallo y ofrecer recomendaciones para acciones correctivas.
• Losalgoritmos de optimización pueden utilizarse para programar las tareas de mantenimiento en función del uso de los equipos, su estado y la disponibilidad de recursos, como técnicos, piezas y herramientas.
• Los algoritmosde detección de anomalías pueden utilizarse para identificar patrones inusuales de datos procedentes de sensores que puedan indicar un fallo del equipo antes de que se produzca.

Sin embargo, es importante señalar que el uso de la IA para la PdM requiere recopilar y limpiar una cantidad significativa de datos, así como datos etiquetados de alta calidad para los modelos de entrenamiento. También se necesita un buen conocimiento del sistema específico que se está supervisando, así como una infraestructura adecuada para almacenar, procesar y analizar los datos.

Optimización de la eficiencia energética

La IA puede utilizarse de muchas formas para optimizar la eficiencia energética. Algunos ejemplos son

• Control inteligente de edificios: Los sistemas de control de edificios inteligentes basados en IA pueden optimizar el uso energético de los sistemas de calefacción, refrigeración e iluminación. También pueden supervisar la ocupación de un edificio y ajustar los sistemas en consecuencia.
• Optimización de procesos industriales: La optimización de procesos industriales mediante IA puede ayudar a mejorar la eficiencia de los procesos industriales. Por ejemplo, analizando los datos de los sensores de los equipos, un sistema de IA puede optimizar los programas de producción, reducir los residuos y mejorar la eficiencia energética general del proceso. El EEIP participa en un proyecto llamado Retrofeed, que utiliza este enfoque para hacer posible el uso de materias primas variables, de base biológica y circulares o consulte el artículo "State of the art of the industrial digital landscape".
• Gestión de la demanda: Los sistemas de gestión de la demanda basados en IA pueden utilizarse para ayudar a los consumidores a gestionar su consumo de energía. Mediante el análisis de los datos de uso de la energía, un sistema de IA puede proporcionar a los consumidores recomendaciones personalizadas para reducir su consumo de energía, esto se puede hacer a través de dispositivos domésticos inteligentes o aplicaciones móviles
• Detección y diagnóstico de averías: La IA puede utilizarse para detectar y diagnosticar fallos en los sistemas energéticos. Esto puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia general de los sistemas.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo puede utilizarse la IA para apoyar la optimización de la eficiencia energética. El campo de la IA para la eficiencia energética es un área activa de investigación y desarrollo, y continuamente se descubren nuevas aplicaciones.

Redes inteligentes

El uso de la IA para las operaciones de la red inteligente está ganando terreno y hay varias maneras en que la IA puede utilizarse para apoyar una red inteligente:

• Respuesta a la demanda: Los algoritmos basados en IA pueden utilizarse para predecir la demanda de energía y ajustar el suministro en consecuencia. Por ejemplo, si se prevé que la demanda será alta en un momento determinado del día, la red puede ajustar el suministro aumentando la producción a partir de fuentes de energía renovables o reduciendo el consumo apagando temporalmente los sistemas no esenciales. En "lenguaje de red" esto también se llama servicios de flexibilidad y forma parte de otro proyecto en el que participa la EEIP, llamado OneNet.
• Previsión energética: La IA puede utilizarse para predecir la cantidad de energía que generarán las fuentes renovables, como la solar y la eólica. Esto puede ayudar a los operadores de la red a planificar mejor la integración de las fuentes de energía renovables en la red.
• Optimización de la red: La IA puede utilizarse para optimizar el funcionamiento de la red analizando datos sobre el flujo de energía, los niveles de tensión y otros factores. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia y estabilidad generales de la red.
• Control de aparatos inteligentes: La IA puede utilizarse para controlar y supervisar los electrodomésticos inteligentes en los hogares, como la calefacción, la ventilación, la refrigeración y la iluminación, para adaptarlos mejor a los patrones de demanda de energía, lo que puede ayudar a reducir los picos de demanda de energía y mejorar la eficiencia energética general.
• Detección de anomalías: La IA puede utilizarse para detectar anomalías en la red, como fallos en los equipos o cortes de energía. Esto puede ayudar a identificar y abordar rápidamente los problemas antes de que causen interrupciones generalizadas en el suministro eléctrico.
• Detección de fraudes: La IA puede ayudar a detectar el robo de energía y la manipulación de contadores, reduciendo las pérdidas de los proveedores de energía.
• Humanos en el bucle: Un sistema de IA entrenado con datos históricos puede sugerir recomendaciones a los operadores de la red y permitir que un humano revise la decisión y la anule cuando sea necesario.

Dependiendo de las necesidades y características específicas de la red en cuestión, los distintos enfoques serán probablemente más o menos eficaces.