La inteligencia artificial (IA) se convierte en un factor esencial para mejorar la eficiencia energética. Además de optimizar operaciones empresariales, la IA promueve la sostenibilidad y competitividad en un contexto de creciente conciencia ambiental.
En el sector energético, la IA juega un papel crucial para reducir costes, mejorar la calidad y cumplir con estrictos objetivos de reducción de huella de carbono, adaptándose así a las demandas del mercado.
Algunas de las tendencias es el uso de la IA en la detección automática de anomalías en el consumo energético, monitorizando en tiempo real y desarrollando modelos predictivos personalizados que identifican patrones y desviaciones inusuales.
Entre los casos de mayor aplicación en la actualidad, encontramos el uso de la IA para optimizar la demanda de los sistemas de climatización y refrigeración, interconectando datos que generan modelos predictivos integrados, reduciendo el consumo energético y mejorando las condiciones ambientales (confort y calidad del aire) en los espacios.
En el ámbito industrial, encontramos otro tipo de casos de uso más enfocado a los procesos de fabricación. La IA permite analizar el comportamiento de las máquinas productivas, ajustando automáticamente sus parámetros de operación para maximizar la eficiencia energética y permitiendo la implementación de mantenimiento predictivo. Además, la IA optimiza la demanda de otros consumidores de energía, como compresores o máquinas industriales, y permite una optimización holística del sistema completo de una planta industrial, identificando ineficiencias productivas y recomendado una planificación adecuada desde el punto de vista de la energía integrada en las operaciones de la planta.
Por otra parte, no podemos olvidar el uso de algoritmos de flexibilidad de la demanda, que juegan un papel crucial en la gestión eficiente de los recursos energéticos. La inteligencia artificial monitoriza en tiempo real los precios del mercado energético y la disponibilidad de diversas fuentes de energía, permitiendo ajustar dinámicamente la demanda. Identifica cargas desplazables y optimiza su uso para evitar picos de demanda y minimizar costos operacionales.
Se ha mencionado la optimización y flexibilidad de la demanda, pero la IA, a través de la caracterización de activos, identifica las medidas de ahorro energético con mayor impacto coste-beneficio, como la instalación de paneles solares y electrificación de equipos. Este enfoque ayuda a priorizar proyectos que optimizan el consumo de energía y reducen la huella de carbono, avanzando hacia la autosostenibilidad. Además, la IA evalúa el impacto de las medidas de eficiencia energética usando protocolos como el IPMVP, comparando el rendimiento energético antes y después de dichas medidas y aislando factores externos.
Los beneficios incluyen la reducción de sobreconsumos, prolongación de la vida útil de los equipos, menores costos operativos, reducción del impacto ambiental, gestión eficiencia de las inversiones y por tanto una mayor competitividad de las empresas.
En Sener, consideramos que la combinación entre ingeniería e inteligencia artificial es un aspecto clave para que nuestros clientes puedan avanzar hacia un futuro más sostenible y eficiente.
Sener
Responsable Soluciones Eficiencia Energética
