Previsión, monitoreo e IA: Inteligencia de enjambre para la transición energética en EM-Power Europe

MÚNICH y PFORZHEIM, Alemania, 01/06/2023 (informazione.it - comunicati stampa - energia)

Con la transición energética no solo cambian las tecnologías para generar la energía que utilizamos, también es necesario actualizar las redes eléctricas. Hoy, en lugar de una docena de centrales eléctricas a gran escala, hay un enorme enjambre de centrales que alimentan nuestra red. Por ejemplo, tan solo en Alemania se han instalado varios miles de parques eólicos y más de 2,6 millones de sistemas fotovoltaicos, y la tendencia apunta claramente al alza. Esto hace que nuestra generación de energía dependa de las condiciones meteorológicas, es decir, en días nublados o sin viento, la oferta de energía puede diferir de la demanda, lo que provoca cuellos de botella o, peor aún, apagones. Para mantener la frecuencia de la red en 50,2 hercios estables, los operadores necesitan previsiones de rendimiento. La inteligencia artificial (IA) ayuda a procesar esta información tan compleja y a integrarla en el sistema energético.

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Previsión, monitoreo e IA: Inteligencia de enjambre para la transición energética en EM-Power Europe

Exposición EM-Power Europe (Foto: Solar Promotion GmbH)

Con millones de instalaciones solares, cargadores de pared (wallboxes) y bombas de calor, sistemas de almacenamiento doméstico y baterías de vehículos que algún día podrán aportar electricidad a la red, el sistema actual de redes públicas tiene tanta complejidad que las empresas y operadores tendrían serias dificultades sin sus sistemas digitalizados. Cuanto más sepan sobre cuándo, dónde y cuánta electricidad se produce, se inyecta a la red y demandan los consumidores, mayor será la precisión con la que podrán ajustar su oferta a la demanda. Esto también hace que sea más rentable, ya que compensar momentos de escasez resulta caro. Cuando la generación no cubre el consumo dentro de un grupo equilibrado, los operadores de la red se ven obligados a pagar esos costos de equilibrio. Cuanto más precisas sean las previsiones meteorológicas y de rendimiento de las centrales eólicas y solares, más éxito tendrán las empresas. Los particulares que quieran optimizar su autoconsumo mediante baterías o consumidores controlables, como los coches eléctricos o las bombas de calor, también necesitan previsiones para determinar la finalidad de uso de esa electricidad. Lo mismo ocurre con la gestión energética de los edificios.

Previsión meteorológica para la industria energética

En EM-Power Europe, la feria internacional de gestión de la energía y soluciones energéticas integradas, distintas empresas de todo el mundo presentan sus conceptos de digitalización, así como tecnologías y servicios innovadores para una red optimizada para el futuro. «El aprendizaje automático y la IA desempeñan un papel crucial en la previsión de la irradiación», explica Jan Remund, responsable del Departamento de Energía y Clima de Meteotest AG, un proveedor suizo de previsiones meteorológicas. La empresa consigue predecir los movimientos de las nubes combinando modelos físicos con algoritmos de aprendizaje automático basados en imágenes de satélite. «La precisión para las próximas horas es bastante alta. Cuanto mayor es el intervalo de tiempo, menor es la precisión de las previsiones», señala Remund. Su empresa recopila datos de irradiación y temperatura y los utiliza para hacer análisis, perfiles y previsiones que pueden integrarse en el software de monitoreo o control fotovoltaico correspondiente. A partir de las previsiones meteorológicas, las empresas pueden calcular la irradiación solar con un programa informático específico, o comprarlo. Los operadores de red recurren a las previsiones de irradiación para equilibrar las entradas y salidas de la red en función de las previsiones de producción y demanda.

Meteocontrol, una empresa del sur de Alemania especializada en monitoreo y previsión, realiza cálculos de rendimiento a partir de los datos de distintos proveedores de pronósticos meteorológicos. La empresa también investiga el modo en que influyen aerosoles como la ceniza o la arena en la formación de nubes. «Los días 3 y 4 de marzo de 2021, nuestro proyecto de investigación “PermaStrom” demostró la importancia de esta cuestión», señala Stijn Stevens, director ejecutivo de Meteocontrol. «Esos dos días hubo gran cantidad de polvo sahariano en Europa. Gracias a la optimización de las previsiones, solo en Alemania se ahorraron unos tres millones de euros en gastos energéticos de equilibrado».

La integración de las aplicaciones inteligentes y la IA en el sistema de redes eléctricas crea una inteligencia de enjambre digital. Si se combinan las previsiones de generación y consumo de energía con la capacidad de las centrales eléctricas convencionales, los operadores de red pueden predecir cuándo y dónde las redes y los transformadores alcanzarán su capacidad máxima. De este modo, pueden tomar las precauciones necesarias.

Los «prosumidores»: actores clave subestimados

Los productores-consumidores o «prosumidores» desempeñarán un papel importantísimo en los sistemas energéticos del futuro. Por ejemplo, los particulares y los hogares pueden aportar a la red el excedente de electricidad de sus coches eléctricos, y así contribuir en gran medida a su estabilidad. La empresa Hive Power ya ofrece un software para la inyección intermitente de electricidad de las baterías de los coches a la red, se trata de Vehicle-to-Grid. La inteligencia artificial también ayuda en este caso: el software aprende cuándo se utilizan los vehículos y cuándo no, lo que le permite inyectar electricidad en la red cuando hay exceso de capacidad. Los «prosumidores» podrían ganar así hasta 1000 euros al año.

Tecnología inteligente para edificios

Las previsiones meteorológicas y de rendimiento también tienen una importancia crucial para la gestión energética de los edificios. Las bombas de calor pueden cargar el acumulador de energía térmica cuando hay sol y alimentar el circuito de calefacción por la noche. Con el software adecuado, las bombas de calor pueden aplicar las previsiones de rendimiento que envía el sistema de gestión energética a sus programas de funcionamiento. De este modo se evita que las bombas de calor utilicen la electricidad suministrada por la red para calentar el acumulador de energía térmica cuando se espera que haya suficiente energía solar en la siguiente hora. Otra opción sería programar la carga de los vehículos eléctricos de forma que se maximice la cuota de energía solar. Los sistemas de Solar-Log se basan en el mismo principio. Proporcionan un autoconsumo eléctrico óptimo para edificios de oficinas e instalaciones industriales mediante el almacenamiento en baterías y cargas flexibles, como bombas de calor o estaciones de carga.

Además de las empresas citadas, habrá muchos expositores que presentarán sus soluciones de previsión meteorológica y de rendimiento, conexión a la red y software de monitoreo y análisis en la feria EM-Power Europe, que se celebrará en Múnich del 14 al 16 de junio. El público asistente podrá obtener más información sobre las posibilidades de los sistemas de previsión y monitoreo en la sesión “Forecasting & monitoring: Always a step ahead” (“Forecasting & Monitoring: Immer einen Schritt voraus sein”), «Previsión y monitoreo: Siempre un paso por delante») del Foro EM-Power.

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