La transición energética está empujando a las redes eléctricas a operar en un escenario mucho más complejo que el tradicional, donde la generación centralizada ya no es suficiente para responder a la variabilidad del consumo.
En este nuevo contexto, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para procesar enormes volúmenes de datos operativos y climáticos, permitiendo a las empresas anticipar incidencias, reducir pérdidas y mantener la estabilidad del sistema sin necesidad de reforzar físicamente la red.
Algunas compañías ya utilizan modelos avanzados para tomar decisiones que antes dependían de estimaciones conservadoras, ajustando el funcionamiento de la infraestructura en tiempo real según las condiciones ambientales.
Un caso representativo es el de la empresa británica SSE, que aplica algoritmos de inteligencia artificial para calcular cuánta energía puede transportar una línea de transmisión con seguridad considerando variables como temperatura, viento, radiación solar y estado físico de los materiales.
Gracias a este enfoque, la capacidad efectiva de ciertas líneas ha aumentado hasta en un quince por ciento, lo que permite integrar más generación renovable y reducir cuellos de botella sin construir nuevas infraestructuras.
La aplicación de la IA no se limita al transporte de electricidad, ya que también desempeña un papel clave en la generación eólica, donde los sistemas predicen el comportamiento del viento y ajustan dinámicamente la orientación de las turbinas.
Este tipo de optimización resulta especialmente valioso en redes descentralizadas, donde la producción y la demanda cambian según la hora y la ubicación, exigiendo respuestas rápidas que serían inviables de gestionar manualmente.
En entornos urbanos con alta penetración solar, la inteligencia artificial permite gestionar situaciones contradictorias, como excedentes de energía en unas zonas y déficit en otras cercanas, utilizando baterías, redistribución inteligente o recortes selectivos.
A nivel doméstico, estos sistemas pueden coordinar paneles solares, baterías, bombas de calor y vehículos eléctricos, decidiendo cuándo consumir, almacenar o vender energía a la red para maximizar eficiencia y ahorro.
Más allá de los proyectos más visibles, muchos expertos coinciden en que el mayor impacto inmediato de la inteligencia artificial está en aprovechar datos históricos infrautilizados para modernizar infraestructuras envejecidas y acelerar la transición energética sin reconstruir todo el sistema.
Fuente: Reuters
