El sector energético está experimentando una transformación significativa por la adopción de generación renovable y la electrificación de otras fuentes de energía. La generación renovable, con su intermitencia, altera las redes y mercados energéticos, incrementando la demanda de servicios de flexibilidad para mantener el equilibrio del sistema.
Para enfrentar estos desafíos, Minsait ha desarrollado soluciones innovadoras que, mediante gemelos digitales, gestión avanzada de la información e inteligencia artificial, permiten la supervisión continua y el control inteligente en tiempo real de la infraestructura energética.
El desarrollo acelerado de las tecnologías de inteligencia artificial, que pueden inferir patrones complejos sobre la información, diagnosticar nuevas tendencias e identificar estrategias óptimas entre millones de alternativas, está siendo fundamental para abordar estos retos.
Sin embargo, las características no deterministas, la falta de explicabilidad y los requerimientos masivos de información y de capacidad de cómputo de los modelos de IA más complejos (Deep Learning e IA Generativa) están limitando la aplicación de estas tecnologías a los procesos de gestión de la energía en tiempo real.
A pesar de estas dificultades, Minsait ya tiene soluciones de IA avanzadas controlando en tiempo real procesos como pueden ser:
Resolución preventiva de contingencias de red utilizando recursos distribuidos. Mediante la previsión basada en aprendizaje automático, se identifican riesgos para la operación de la red y se evalúan estrategias de subsanación. Las consignas se envían a través de canales de control en tiempo real, monitoreando la respuesta del sistema hasta resolver la contingencia.
Minimización de impacto sobre avifauna en generadores eólicos. Un sistema autónomo basado en radar cámaras e IA detecta aves hasta 4 km del parque, identifica la especie y sigue su trayectoria, frenando el aerogenerador ante posibles colisiones. Esto evita la muerte de aves protegidas y multas en numerosos parques eólicos españoles.
Mantenimiento predictivo de activos de red y generación: Utilizando inteligencia artificial y diferentes modelos, el sistema calcula continuamente el riesgo de fallo o pérdida de eficiencia de los activos. Compara el comportamiento real con el esperado de sus gemelos digitales, identificando causas de anomalías y optimizando las acciones. Esto ha permitido ahorros superiores al 40% en mantenimiento correctivo.
¿Cómo lo estamos haciendo? Fundamentalmente mediante la aplicación de cuatro principios básicos con sentido de negocio:
- Capitalización del conocimiento existente: La combinación de gemelos digitales con la IA mejora el entrenamiento de los modelos y su precisión.
- Inteligencia Distribuida: La inteligencia se distribuye a los activos y procesos, creando infraestructuras capaces de entender el contexto, analizarlo, aprender y reaccionar.
- Hiperautomatización inteligente de procesos: Optimización de procesos mediante la combinación de RPA con varios tipos de IA para diagnosticar, prever y actuar.
- Fiabilidad y explicabilidad: Es crucial para la transformación de los procesos de gestión de energía más críticos.
Conclusiones:
Desde Minsait, estamos logrando transformar y generar un impacto significativo en el sector energético mediante la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial con distintos grados de madurez. A través de la capitalización del conocimiento existente, la inteligencia distribuida, la hiperautomatización de procesos y la garantía de fiabilidad y explicabilidad, hemos implementado soluciones innovadoras que abordan desafíos críticos. Estas soluciones, están optimizando el rendimiento y la eficiencia de los recursos energéticos, contribuyendo a la creación de infraestructuras más inteligentes y sostenibles.
Minsait
Responsable Transformación e Innovación IA.
