El modelo de consumo energético ha cambiado. En el contexto actual, una industria o empresa con altos gastos de energía tiene que reflexionar sobre cómo va a consumir la energía, de dónde y cuándo, sin olvidar los precios y la competitividad.
La compra de energía de la red en el mercado libre, la contratación de PPAs por horas, la disposición de autoconsumo, la hibridación con baterías, la compra de hidrógeno o metanol verde, la generación de biogases… Todas estas cuestiones aumentan la incertidumbre de las empresas a la hora de escoger las soluciones más adecuadas y sostenibles. Para ello, contamos con una herramienta crucial en la toma de decisiones: la inteligencia artificial.
En este artículo, te contamos en qué aspectos esenciales la IA puede ayudarte a gestionar, controlar y optimizar tu consumo energético.
Predicción de demanda de energía
Una de las principales fortalezas de la IA es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y realizar predicciones precisas. Las industrias generan enormes cantidades de datos sobre su consumo energético, patrones de producción y condiciones operativas. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, es posible identificar patrones recurrentes y prever necesidades futuras de energía con alta precisión.
Estos modelos predictivos tienen en cuenta factores como:
- Variaciones estacionales y horarias en el consumo energético.
- Cambios en la producción debido a fluctuaciones en la demanda del mercado.
- Condiciones climáticas, especialmente relevantes para el autoconsumo mediante energía fotovoltaica.
- Precios de la energía por horas o días.
Al anticipar la demanda o el precio, una industria puede ajustar su estrategia de abastecimiento energético para maximizar la eficiencia y minimizar costos. Incluso puede adaptar su modelo de producción, cambiando sus horarios de uso de la energía.
Evaluación comparativa de fuentes de energía
La inteligencia artificial también es clave para evaluar las ventajas y desventajas de distintas fuentes de energía. Por ejemplo, un modelo de IA puede analizar factores como:
- Costos, comparando los precios actuales y proyectados de la energía de la red frente a la generación mediante paneles solares y el almacenamiento en baterías.
- Impacto ambiental, estimando las emisiones de carbono asociadas a cada opción.
- Disponibilidad y fiabilidad, evaluando la capacidad de cada fuente para satisfacer la demanda en momentos críticos.
La IA puede integrar todos estos factores en simulaciones que ayudan a visualizar escenarios a corto y largo plazo, proporcionando así un marco sólido para la toma de decisiones.
Optimización del autoconsumo fotovoltaico
El autoconsumo mediante paneles fotovoltaicos es una opción atractiva para muchas industrias debido a su bajo impacto ambiental y su capacidad para reducir la dependencia de la red eléctrica. Sin embargo, la variabilidad de la generación solar es un desafío que la IA puede ayudar a mitigar.
Mediante el uso de algoritmos avanzados, es posible:
- Predecir la generación solar, utilizando datos climáticos y de irradiancia para anticipar cuánta energía estará disponible en un día o una semana determinada.
- Gestionar la distribución de energía, priorizando el uso de energía solar para procesos críticos y almacenando el excedente en baterías para su uso posterior.
- Integrar la generación y el consumo, garantizando que la energía generada se utilice de manera eficiente en función de las necesidades inmediatas y futuras de la industria.
Uso de baterías y almacenamiento inteligente
El almacenamiento en baterías es un componente crucial para garantizar la continuidad y estabilidad del suministro energético en industrias que dependen del autoconsumo. La inteligencia artificial permite gestionar este recurso de manera eficiente mediante:
- Optimización de la carga y descarga, determinando el momento ideal para cargar las baterías desde la red o desde paneles solares, y para utilizar esa energía almacenada.
- Extensión de la vida útil, monitoreando el estado de las baterías en tiempo real y ajustando los ciclos de carga para minimizar el desgaste.
- Reducción de costos, aprovechando las tarifas eléctricas variables para cargar las baterías en momentos de bajo costo y utilizarlas cuando la electricidad de la red sea más cara.
Integración de sistemas y toma de decisiones automatizada
Un aspecto fundamental de las nuevas tecnologías es su capacidad para integrar diferentes fuentes de energía y tomar decisiones de manera automatizada. Los sistemas de gestión energética basados en IA pueden supervisar y coordinar el uso de energía de la red, paneles solares y baterías en tiempo real, asegurando que la industria siempre utilice la fuente más conveniente.
Estos sistemas también pueden responder rápidamente a cambios inesperados, como:
- Incrementos repentinos en la demanda de energía.
- Disminuciones en la generación solar debido a condiciones climáticas adversas.
- Fluctuaciones en los precios de la electricidad en la red.
Beneficios económicos y ambientales de la implantación de IA
La aplicación de inteligencia artificial y tecnologías avanzadas para la elección de fuentes de energía no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también genera beneficios económicos y ambientales significativos. Entre ellos se incluyen:
- Reducción de costos: al minimizar el uso de energía de la red durante los periodos de mayor costo y maximizar el autoconsumo.
- Disminución de emisiones: al priorizar el uso de energía renovable y optimizar el almacenamiento para evitar desperdicios.
- Mayor competitividad: al adoptar soluciones energéticas más eficientes y sostenibles, las industrias pueden posicionarse mejor en mercados que valoran la sostenibilidad.
Conclusión
La combinación de inteligencia artificial y nuevas tecnologías ofrece un potencial inmenso para ayudar a las industrias a tomar decisiones informadas sobre sus fuentes de energía. Al integrar datos de consumo, generación, almacenamiento y precios, estas herramientas permiten optimizar el uso de recursos y maximizar tanto la sostenibilidad como la rentabilidad. En un mundo donde la transición hacia energías limpias es cada vez más urgente, estas soluciones representan un paso esencial hacia un futuro más eficiente y sostenible.
Desde hiberus, contamos con un equipo de Data & IA especializado en eficiencia energética, implantación de IoT y tecnologías avanzadas, como Inteligencia Artificial Generativa y Machine Learning, que impulsan la explotación de datos y el cumplimiento normativo.
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Hiberus
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