La transición energética exige sistemas más eficientes, flexibles y sostenibles. La inteligencia artificial (IA) es la clave para transformar redes tradicionales en redes inteligentes (smart grids), capaces de anticipar la demanda, optimizar el suministro y reducir el impacto ambiental.
🌱 ¿Qué aporta la IA al sector energético?
🔌 Predicción precisa de la demanda
Mediante el análisis de:
- Datos históricos de consumo.
- Factores climáticos en tiempo real.
- Eventos socioeconómicos y patrones de comportamiento.
La IA permite anticipar picos y valles de consumo, ajustando la generación y distribución de forma proactiva.
⚙️ Gestión dinámica de redes
- Optimización de flujos eléctricos en redes distribuidas.
- Integración eficiente de energías renovables (solar, eólica) y almacenamiento.
- Reducción de pérdidas técnicas y no técnicas.
🌍 Sostenibilidad y reducción de costes
Al equilibrar oferta y demanda con precisión:
✅ Menor necesidad de generación de respaldo contaminante.
✅ Mejor aprovechamiento de infraestructuras existentes.
✅ Reducción de costes operativos y de facturación.
🌟 Casos de aplicación reales
- National Grid UK usa IA para equilibrar en tiempo real las aportaciones de renovables y fósiles, reduciendo emisiones y costes.
🔗 National Grid – Smart Grids - Siemens desarrolla redes inteligentes con algoritmos de IA para predecir consumos a nivel micro y macro.
🔗 Siemens – Smart Grid Solutions - World Economic Forum promueve el uso de IA en smart grids como pilar de la descarbonización.
🔗 WEF – AI and Energy
🎯 ¿Por qué es clave para empresas energéticas y pymes consumidoras?
✅ Optimiza los costes energéticos.
✅ Mejora la resiliencia ante crisis de suministro.
✅ Contribuye a objetivos ESG y licitaciones verdes.