Salvador Santonja 
Coordinador del Grupo de I+D de Comunicaciones Avanzadas
ITI
Las redes de transporte y distribución eléctrica viven un cambio de paradigma. A la distribución pensada para grandes plantas de generación se suman microrredes, comunidades energéticas, recursos energéticos distribuidos y la movilidad eléctrica. Resultado: flujos bidireccionales, más variabilidad y nuevas congestiones locales. La menor inercia del sistema complica mantener tensión y frecuencia, mientras la meteorología extrema y la estacionalidad renovable aumentan la incertidumbre. Además, operadores del sistema de transporte, distribuidores y agregadores deben coordinarse casi en tiempo real.
La respuesta pasa por una digitalización profunda: sensorización capilar, normalización de datos y automatización. Los gemelos digitales permiten “ver” la red con alta fidelidad al combinar SCADA, elementos de metrología de red, IoT y datos meteorológicos. Con ellos es posible estimar el estado con precisión, probar contingencias y ensayar medidas antes de aplicarlas. Sobre este tejido, la IA (del aprendizaje supervisado a la optimización y el control predictivo) afina la predicción de demanda y generación distribuida, recomienda acciones y cuantifica su impacto en coste, CO₂ y calidad de suministro.
La conectividad es el sistema nervioso de esa inteligencia. La dispersión de subestaciones, líneas, parques renovables y puntos de recarga exige comunicaciones robustas y de baja latencia. Desde ITI se trabaja en el uso de los últimos avances en tecnologías IoT y 5G para potenciar una telemetría en tiempo real y un control seguro, con calidad de servicio y aislamiento de flujos mediante slicing. El 5G privado abre un nuevo marco para escenarios donde se requiere un control más preciso con una mayor densidad de puntos de sensorización, sin dependencias externas; y el uso de redes definidas por software (SDN) y edge computing, permiten orquestar cambios de topología, realizar detecciones tempranas, activar almacenamiento o modular la recarga de flotas allí donde aporta más valor, manteniendo determinismo y resiliencia.
Sobre esta primera capa, el uso de componentes basados en Inteligencia Artificial permite incrementar la flexibilidad y dinamismo de la red de múltiples formas. Aporta previsiones precisas de renovable y demanda a corto plazo; calcula ratings dinámicos de líneas según condiciones ambientales; optimiza parametrizaciones de la red y reconfigura topologías; activa flexibilidad agregada (incluyendo V2G) para aliviar picos; prioriza mantenimiento basado en condición (MBC) y acelera la reposición tras fallos. En suma, convierte datos y redes programables en capacidad de adaptación para una electricidad más limpia, fiable y asequible.
