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Opinión de experto

Modelos predictivos y el sector energético

Lorena Galisteo, Business & Utilities Manager, nos habla de la Inteligencia Artificial, las energías renovables y las redes inteligentes en el sector energético.

Para proporcionar un suministro de electricidad seguro, económico y sostenible, el Data Analytics junto con las redes inteligentes permiten contar con tecnología integrada en las infraestructuras eléctricas actuales.

Este hecho, nos permite disponer de una ingente cantidad de datos sobre los patrones de comportamiento de todos los players que están conectados de alguna manera a ella, desde los que la generan, pasando por los que la distribuyen hasta los que la consumen.

A través del análisis de datos, el Machine Learning y los modelos predictivos, tratamos, preparamos y extraemos información de valor en tiempo real de cara a realizar mejores predicciones y aumentar la eficiencia de las instalaciones y servicios, reducir costes y en definitiva, tomar mejores decisiones.

IA en el sector energético

La inteligencia artificial junto con la digitalización, tiene muchísimas aplicaciones en el sector energético, ya sea para casos de uso de mantenimiento predictivo, para ajustar oferta y demanda o, desde el punto de vista de marketing y ventas, para desarrollar nuevos servicios o mejorar la relación con el cliente final.

La IA ya está por todos partes, desde ayudar a descubrir nuevos medicamentos, las recomendaciones que vemos a diario en Amazon casi sin darnos cuenta o el contenido que nos recomienda HBO en su plataforma.

En el sector energético se ha convertido en un driver fundamental para lograr la máxima eficiencia energética y en el avance hacia la descarbonización de la economía y de la sociedad. Algunos de los principales casos de uso son, por ejemplo:

  • Optimización de las redes eléctricas Las redes eléctricas están cada vez más descentralizadas y digitalizadas por lo que cada vez es más complejo gestionar la enorme cantidad de datos que se procesan en tiempo real. Con la IA se consigue que ese procesamiento sea lo más rápido y eficiente, reduciendo el consumo energético.

  • IoT y mantenimiento predictivo Se instalan sensores que monitorizan la red de distribución en tiempo real. De esta manera, se puede optimizar su mantenimiento evitando posibles averías y ahorrando costes. Por otro lado, mejora el rendimiento de la red proporcionando datos de valor sobre la carga que soportan los cables, su capacidad máxima, el estado de la infraestructura, ayudando a alcanzar la máxima eficiencia y optimización de la red.

  • Predicción de la producción de energía de origen renovable A partir de datos meteorológicos y de la producción de energía termosolar, fotovoltaica o eólica se pueden aplicar predicciones sobre la producción en parques a nivel individual o global. Gracias a estos insights que se obtienen las compañías de energía renovable pueden realizar ofertas más optimizadas y planificar mejor los mantenimientos.

  • Detección de fraude e incidencias en la red de distribución de la energía Se cuenta con información del histórico de clientes, por lo que se podría poner a disposición de las empresas distribuidoras mediante data sharing un scoring de los clientes que cuentan con mayor probabilidad de contar con patrones fraudulentos de cara a tomar acciones como la revisión de las instalaciones de dichos clientes.

  • Las Smart grids o redes inteligentes Las smart grids, o redes inteligentes, transportan la electricidad, pero también muchos datos. En el caso de energías intermitentes y volátiles, como son la solar y eólica, es más importante que nunca equilibrar de manera efectiva el consumo y la generación de esta energía de cara a ser un player importante en la transición energética.

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