El impacto de la inteligencia artificial en los sistemas energéticos: exclusiva de CleanTechnica

La inteligencia artificial (IA) está transformando casi todas las industrias, y el sector energético no es una excepción. El impacto de la inteligencia artificial podría revolucionar la forma en que generamos, distribuimos y consumimos energía. También puede llevar a la industria energética a ser más eficiente, asequible y sostenible.

Los sistemas energéticos de todo el mundo están experimentando un cambio hacia fuentes de energía limpias y sostenibles. Los cambios técnicos y organizacionales junto con las actualizaciones tecnológicas en varios sectores, como la generación, transmisión y distribución de energía, se están convirtiendo en el orden del día. Esto significa que también ha habido un aumento en los desafíos de ingeniería para crear un sistema de energía sostenible que tenga en cuenta los factores sociales, económicos y ambientales.

El impacto de la IA en estos factores en los sistemas energéticos se está volviendo bastante influyente. La expansión de las aplicaciones de tecnología de IA en el sector de la potencia y la energía está promoviendo un mejor control y gestión del consumo de energía, anticipando el mal funcionamiento de la red o incluso la optimización. El aprendizaje automático (ML) puede hacer determinaciones granulares de lo que quieren los clientes y luego ajustar las decisiones de compra de energía en consecuencia.

Reconociendo el potencial del impacto de la IA, estuvimos encantados de tener la oportunidad de hablar con el director de operaciones de AutoGrid, Rahul Kur.

Empezar. En un sentido más amplio, ¿cómo la inteligencia artificial (IA) comienza a desempeñar un papel importante en el mercado de la energía?

La aplicación de AI/ML en el sector energético no es del todo nueva y comenzó alrededor de 2010 con la implementación de dispositivos conectados a Internet, como medidores inteligentes, termostatos y controladores. Además, las aplicaciones iniciales de AI/ML se centraron en predicciones, cargas, comportamiento del cliente y generación. Organizaciones como AutoGrid han aprovechado la avalancha de datos generados a lo largo de los años y han agregado avances tanto en optimización como en investigación de operaciones para administrar la red. Las inversiones generalizadas en inteligencia artificial en todo el sector energético continúan impactando directamente y mejorando la resiliencia de la red, junto con la adopción general de energía renovable.

En poco más de una década, la aplicación de la IA al sector energético está dando resultados extraordinarios y logrando resultados imposibles de replicar para los humanos. La gran escala de la red eléctrica puede abrumar a los recursos tradicionales, con millones de puntos finales discretos que interactúan en tiempo real para mantener tolerancias de frecuencia estrictas. A medida que la red se vuelve más y más compleja, la necesidad de IA solo crece.

¿Cuál pronostica el impacto de la IA en los sistemas de energía eléctrica, los vehículos eléctricos (EV), los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) durante la próxima década?

La creciente adopción por parte de los consumidores de los recursos de energía distribuida (DER), como los vehículos eléctricos (EV) y la energía solar residencial y el almacenamiento, está transformando significativamente la estructura del suministro de energía. Tradicionalmente, la energía se generaba, almacenaba y entregaba a los consumidores de forma estándar y el uso se medía. Sin embargo, con la combinación de DER e IA, los operadores ahora pueden ver lo que sucede detrás del medidor y también predecir el uso para administrar la estabilidad de la red.

Con el software impulsado por IA que impulsa la optimización de la red, no dejaremos electrones a través de una capa de virtualización cada vez más poderosa. Los controles predictivos avanzados permiten a las empresas de servicios públicos, proveedores de energía y operadores de red optimizar los DER y gestionarlos como un solo sistema. Agregadas en una planta de energía virtual, diversas fuentes de energía distribuida, como vehículos eléctricos, energía solar fotovoltaica, baterías y programas de respuesta a la demanda, pueden equilibrar la oferta y la demanda, reducir las cargas máximas, mejorar la confiabilidad de la red y crear nuevos flujos de valor para prosumidores y proveedores de energía. similar. Solo a través de la proliferación de VPP impulsados ​​por IA en todo el mundo, algún día lograremos energía 100% renovable.

En los Estados Unidos, la industria energética ha comenzado a utilizar inteligencia artificial para conectarse con medidores inteligentes, redes inteligentes y dispositivos de Internet de las cosas. ¿Cómo mejoran estas tecnologías de inteligencia artificial la eficiencia, la gestión energética, la transparencia y el uso de energías renovables?

Los recursos de energía renovable generalmente se han equilibrado con los combustibles fósiles para garantizar la estabilidad y confiabilidad de los sistemas de red. Sin embargo, con las plantas de energía virtuales (VPP) impulsadas por IA, los operadores pueden predecir y optimizar el uso de energía y conectar y administrar los DER para obtener capacidad adicional para garantizar la resiliencia en tiempos de suministro de energía volátil. Juntos, AI y VPP están poniendo fin a la paradoja de gestionar la intermitencia de las energías renovables y la carrera para electrificar todo con soluciones dañinas para el medioambiente, como las plantas pico.

Cuéntenos sobre la idea de que al aprovechar una cartera diversa de recursos energéticos distribuidos (DER, por sus siglas en inglés), incluida la respuesta a la demanda, la energía renovable, los sistemas de almacenamiento de energía y las fuentes de energía tradicionales, puede crear centrales eléctricas virtuales (VPP, por sus siglas en inglés) que se expanden o se contraen según sobre las necesidades de los mercados mayoristas o minoristas de energía. ¿Y de dónde viene el impacto de la IA?

Con una combinación más diversa de DER que ingresan al mercado, los VPP se están volviendo más sólidos, lo que permite que la tecnología suministre tanta energía a las redes como las centrales eléctricas tradicionales. Esto no sería posible sin la tecnología de IA, que elimina la complejidad de la convergencia no solo de los recursos energéticos distribuidos sino también de los diversos para proporcionar una gestión fluida desde un tablero centralizado. La IA garantiza que los DER se puedan explotar a escala y en tiempo real.

Gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, un VPP de última generación es como operar decenas de miles de plantas de energía en paralelo, asegurándose de que todas funcionen de manera cooperativa. Todas las funciones de software requeridas para un sistema centralizado de picos deben replicarse miles de veces, y la complejidad aumenta no lineal sino exponencialmente. Aunque es una tarea abrumadora, la implementación de proyectos comerciales basados ​​en tecnología AI y ML está ocurriendo en todo el mundo. Los algoritmos de ML e IA son clave para administrar de manera eficiente esta complejidad, orquestar recursos agregados y garantizar una coordinación perfecta en todo el VPP. La toma de decisiones y el control en tiempo real son posibles, lo que permite que el VPP responda rápidamente a las condiciones de la red y optimice los flujos de energía.

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial a aumentar la eficiencia energética y reducir el consumo de energía en la generación de energía eólica, por ejemplo? Varios factores contribuyen a la aleatoriedad, la volatilidad y la naturaleza intermitente de la generación de energía eólica y dificultan la predicción de la energía eólica. ¿Cómo ayuda la IA a mitigar la complejidad y la incertidumbre de las causas del viento en la naturaleza?

La previsión del viento es actualmente un problema desafiante pero también muy localizado. Sin embargo, con la aparición de modelos y sistemas de inteligencia artificial más avanzados, será aún más fácil predecir la generación eólica.

Los algoritmos de IA también consideran los aspectos temporales y espaciales de las flotas DER. Estos algoritmos tienen en cuenta las fluctuaciones en la generación renovable, como la solar y la eólica, las variaciones en los patrones de consumo de energía de dispositivos como acondicionadores de aire y bombas de calor, y la naturaleza dinámica de las condiciones de la red, incluidos los picos extremos de demanda. Al adaptarse y escalarse continuamente en función de los datos en tiempo real, la IA garantiza que el envío y la coordinación de los recursos DER sigan siendo receptivos, flexibles y eficientes.

La inteligencia artificial está comenzando a integrarse en los sistemas de monitoreo y procesamiento de datos para el diagnóstico y detección de fallas para ayudar a mitigar el impacto en los sistemas solares fotovoltaicos, especialmente cuando se esperan condiciones climáticas indeseables. ¿Qué nos puede decir acerca de este potencial?

Los algoritmos de IA también pueden analizar patrones climáticos y predecir la producción de energía a partir de estos recursos variables, lo que permite a los operadores adaptar sus sistemas de red para adaptarse a las fluctuaciones esperadas en el suministro y permitir ajustes en tiempo real.

Además de los sistemas solares fotovoltaicos, cualquier tecnología inteligente con capacidades de monitoreo conectadas a la red puede diagnosticar fallas inminentes debido a las condiciones climáticas. Combinadas con la tecnología de inteligencia artificial, estas capacidades reducirán las implementaciones de técnicos entre los sitios y, como resultado, reducirán significativamente los gastos operativos para administrar las redes. Las empresas de servicios públicos experimentarán la mayor parte de estos ahorros, que probablemente serán apreciados por los consumidores.

Una nota de la empresa de la empresa: “El software impulsado por IA de AutoGrid hace que los vehículos eléctricos, las baterías, la energía solar en los techos, la energía eólica a gran escala y otros recursos de energía distribuida sean más inteligentes (DER). Al permitir la predicción, optimización y control en tiempo real de millones de recursos energéticos a una escala sin precedentes, AutoGrid está haciendo realidad la visión de un nuevo mundo energético descentralizado, descarbonizado y democratizado. La plataforma AutoGrid Flex™ gestiona más de 6000 MW de VPP en 17 países”.