La transformación energética y la inteligencia artificial: un encuentro prometedor
En la última década, hemos sido testigos de una revolución silenciosa que ha permeado todos los rincones de nuestra sociedad: la inteligencia artificial (IA). Desde algoritmos explicables hasta sistemas de aprendizaje profundo, la IA ha evolucionado a pasos agigantados, superando incluso la capacidad humana en tareas complejas. Pero, ¿qué ocurre cuando unimos esta potente herramienta con uno de los desafíos más apremiantes de nuestro tiempo: el cambio climático?
El cambio climático es una realidad innegable. Las temperaturas aumentan, los patrones climáticos se alteran y los recursos naturales se ven amenazados. En este contexto, las políticas ambientales se han convertido en un pilar fundamental para mitigar los efectos del cambio climático y promover un uso más sostenible de los recursos energéticos. Es aquí donde la eficiencia energética entra en juego: la idea de lograr más con menos, utilizando la menor cantidad de energía posible para alcanzar los mismos resultados.
Pero, ¿puede la inteligencia artificial contribuir a esta causa? La respuesta es clara y contundente: sí, la IA puede ser una aliada poderosa en la búsqueda de una mayor eficiencia energética en el sector energético. En este artículo trataremos de dar a conocer alguno de los caminos en los que la IA puede marcar la diferencia en el campo de la eficiencia energética.
Oportunidades para la IA en el campo de la eficiencia energética
En el vasto panorama del sector energético, tres pilares fundamentales emergen: las plantas de generación de energía, las redes de distribución y, por último, pero no menos importante, los consumidores finales. En este artículo, nos centraremos en estos últimos, los activos que consumen energía en forma de edificios, infraestructuras e industrias.
A continuación, exploraremos diversas oportunidades donde la IA se alza como una herramienta poderosa para maximizar la eficiencia energética en estos consumidores finales.
Detección automática de anomalías en el consumo energético
Mediante la monitorización de los consumos energéticos, la IA desarrolla modelos predictivos personalizados que permiten predecir los patrones de consumo en función de una serie de variables como la hora del día, la meteorología, la tipología de activo, la ocupación, su uso y otros factores relevantes. Al predecir los patrones de consumo, la IA detecta automáticamente desviaciones inusuales en tiempo real.
La detección de anomalías puede realizarse con enfoques diversos:
- Enfoque centrado en el activo: La IA analiza el comportamiento específico de un edificio, infraestructura o industria. Si el consumo se desvía significativamente de lo esperado, se activa una alerta.
- Comparación con activos similares: La IA compara el consumo de un activo con datos de otros similares. Esto permite identificar aquellos activos con mayor potencial de mejora y priorizar esfuerzos.
Entre los beneficios que aporta esta detección inteligente de anomalías:
- Reducción de sobreconsumos: La detección temprana evita gastos innecesarios y contribuye a la sostenibilidad.
- Enfoque estratégico: Las empresas con múltiples activos pueden enfocar sus inversiones donde realmente importa.
Optimización de la demanda de los sistemas de climatización y refrigeración
En el corazón de nuestros edificios, los sistemas de climatización (HVAC) y refrigeración desempeñan un papel crucial. A diferencia de la iluminación o las líneas de fuerza, estos sistemas ofrecen un amplio margen para optimizar su consumo energético y adaptar las condiciones de funcionamiento.
Los sistemas de HVAC y de refrigeración son complejos. Desde los equipos de producción de frío/calor hasta los terminales como Fan Coils o Climatizadores, múltiples variables influyen en su funcionamiento: la meteorología exterior, las condiciones térmicas de cada zona, la calidad del aire, la ocupación de los espacios, la presencia de energía fotovoltaica o baterías, e incluso el precio de la energía.
Aquí es donde la inteligencia artificial entra en juego. Al interconectar todos estos datos, la IA genera modelos predictivos y de optimización integrados. Estos modelos permiten tomar decisiones desde una perspectiva global, no limitada a un elemento específico. La IA se convierte así en el cerebro que orquesta todos los equipos del sistema.
Respira: la IA que optimiza el confort y la eficiencia en los edificios
Un ejemplo concreto de esta aplicación es Respira, una solución basada en inteligencia artificial desarrollada para la gestión inteligente de la climatización, la calidad del aire y la eficiencia energética en edificios. Respira analiza en tiempo real miles de datos procedentes de sensores de temperatura, humedad, CO₂, ocupación o condiciones meteorológicas, y los combina con algoritmos predictivos para ajustar automáticamente el funcionamiento de los sistemas HVAC.
Gracias a esta automatización inteligente:
- Se reduce el consumo energético y, por tanto, las emisiones de CO₂.
- Se mantienen las condiciones óptimas de confort para los ocupantes.
- Se minimizan los costes operativos, al evitar sobreconsumos y ajustar la demanda a la previsión real.
- Además, la plataforma ofrece visualización de datos e informes para facilitar la toma de decisiones estratégicas en materia energética.
En definitiva, ejemplifica cómo la inteligencia artificial aplicada a la gestión energética convierte a los edificios en espacios más sostenibles, eficientes y saludables, alineados con los objetivos de descarbonización y transición energética.
La inteligencia artificial no es solo una herramienta tecnológica; es una palanca transformadora hacia un futuro energético más sostenible. Soluciones como Respira demuestran que la automatización inteligente y la gestión avanzada de datos son el camino para que los edificios del futuro sean más eficientes, confortables y respetuosos con el medio ambiente.
Sener
Responsable Área Técnica Eficiencia Energética
