Existe una tendencia global hacia el uso de energías limpias con el objetivo de sustituir a los combustibles fósiles. El aumento reciente de los precios del gas y el petróleo ha impulsado también la necesidad de apostar por nuevas fuentes de energía alternativas.
Dado el constante aumento de la demanda energética y la necesidad de proteger el medio ambiente ante el cambio climático, cada vez hay una mayor inversión e interés en hacer que las energías limpias sean suficientes para crear un modelo sostenible de producción de energía.
La generación de energía eólica, como energía verde y sostenible, plantea grandes ventajas como fuente de energía limpia para reducir la dependencia del carbón y otras fuentes de energía contaminantes. Sin embargo, uno de los principales inconvenientes que plantea la energía eólica es la alta variabilidad del viento.
La energía eólica, por sus propias características, hace necesario el almacenamiento y la complementariedad con otras fuentes de energía a fin de satisfacer la demanda. No obstante, el viento no es una fuente de energía constante y su comportamiento es irregular, por lo que no se puede predecir con un alto grado de precisión la velocidad o dirección del viento con días de antelación.
Tratar de saber cuánta energía va a generar un parque eólico en un período de tiempo es un análisis complejo que depende de múltiples factores, pero a través del Machine Learning es posible tener una visión más precisa de predicción de la producción de energía.
Importancia de la predicción de generación de energía eólica
La aleatoriedad del viento plantea dificultades a los sistemas eléctricos, donde es imprescindible calcular la generación de energía de forma anticipada.
Que la red eléctrica dependa en parte de una fuente imprevisible como el viento aumenta los costes operativos y genera potenciales riesgos para la fiabilidad del suministro. La reducción de los costes de la energía eólica es uno de los grandes retos para convertirla en una fuente de energía viable que contribuya al sostenimiento del sistema eléctrico sin dependencia de los combustibles fósiles.
De hecho, de acuerdo con un informe publicado en el World Economic Forum, el coste de las energías renovables como la energía eólica está disminuyendo de forma considerable. Factores como el aumento de la demanda o la reducción del coste de las turbinas ha tenido una notable influencia en este descenso de los precios. Esto conduce a que las energías renovables puedan convertirse en la fuente más barata del mundo. De acuerdo con la Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA), casi un 62% de las energías que se pusieron en funcionamiento en el año 2020 ya tenían un precio más económico que el combustible fósil más barato.
Uno de los factores que interviene en la reducción de los costes generales de la energía eólica es dar una respuesta a la predicción de la producción. Para tratar de lograr la mayor eficacia posible en las predicciones, es imprescindible el uso del Machine Learning. De este modo, es posible adaptar la producción de energía eléctrica a la cantidad de energía eólica que vamos a obtener, así como prever posibles situaciones de falta de suministro.
La generación de energía con aerogeneradores es uno de los campos en los que la IA de tercera generación está aportando grandes beneficios. La IA nos permite hacer un análisis predictivo de la producción de energía con un mayor grado de precisión que con otros modelos predictivos.
Una red neuronal creada por Deepmind, la compañía de investigación en IA adquirida por Alphabet Inc (Google), permite predecir la cantidad de energía que generarán las turbinas de un parque eólico, basándose en el comportamiento previo del viento. Uno de sus primeros clientes ha sido la empresa francesa de servicios públicos de energía Engie SA, que planea implementar este sistema en 13 parques eólicos en Alemania.
Este modelo predictivo basado en Machine Learning permitirá a la empresa eléctrica Engie reducir el uso de la energía nuclear y los combustibles fósiles. Cuando la red neuronal predice que habrá una baja producción de energía eólica en un determinado período de tiempo, la empresa puede planificar el aumento de la entrega de otras fuentes de energía.
Cómo la Inteligencia Artificial permite predecir la producción de energía de un parque eólico
A fin de solucionar el problema de la impredecibilidad del viento, DeepMind empezó a desarrollar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático basados en la nube a 700 megavatios de capacidad eólica en Estados Unidos. Estos parques eólicos formaban parte de los proyectos de energía renovable de Google y han sido decisivos para el desarrollo del m
odelo.
A partir de unos datos de entrenamiento, que incluyen pronósticos meteorológicos históricos y datos de turbinas eólicas, se diseñó una red neuronal artificial creada por Deepmind puede predecir cuánta energía eólica habrá disponible para poder venderla a los proveedores de electricidad. Además, el sistema genera una recomendación de entrega de electricidad con 36 horas de antelación. Esto permite ajustar la producción y entrega de electricidad con los sistemas complementarios, y adaptarse así a cualquier bajada de la producción de energía eólica.
Según Deepmind, el proceso de mejora del algoritmo continúa, pero este modelo de predicción de la producción de energía eólica basado en una red neuronal artificial les ha permitido aumentar el valor de la energía eólica en un 20%.
Las redes neuronales artificiales utilizan un sistema de nodos o neuronas similares a la estructura de capas de un cerebro humano. Se trata de un sistema adaptable, al que se le introducen unos datos de entrenamiento, pero que posteriormente pueden aprender de sus errores y mejorar de forma continúa. De este modo, una red neuronal puede resolver problemas en los que hay una alta volatilidad en los datos, como la variabilidad del viento.
Aunque no es posible eliminar por completo la variabilidad del viento, sí es posible hacer que la energía eólica sea lo suficiente predecible para reducir los costes operativos, aportar un mayor rigor a la toma de decisiones en los parques eólicos y mejorar la eficacia y fiabilidad de la red eléctrica. A través del Machine Learning, en los parques eólicos se pueden hacer evaluaciones más rápidas e inteligentes sobre la evolución de la producción de energía, lo que permitirá adaptarse mejor a la demanda.
Perspectivas de la predicción de la producción de energía para el futuro
El paso de la compañía eléctrica Engie de utilizar el sistema de IA de DeepMind es sólo el principio. Si el programa piloto avanza, su plan es expandirse por Europa y ampliar los servicios de pronóstico de energía a otras energías renovables, como la energía solar, o también al almacenamiento de energía.
Otras empresas están desarrollando también grandes avances en este área. Microsoft llegó a un acuerdo con el fabricante de turbinas Vesta para crear un sistema de aprendizaje automático para ayudar a las turbinas a mantenerse en la posición adecuada según la dirección del viento. Por su parte, la startup israelí Xfloat, ha creado un sistema que permite que los paneles solares puedan flotar en el aire para obtener la mayor cantidad de energía del sol en cada momento del día.
Se prevé que los avances en Machine Learning contribuyan a reducir los costes generales de la producción de energía, permitiendo que tenga una mayor eficacia a un menor coste y contribuyendo así a potenciar el papel de las energías limpias en las redes eléctricas a nivel mundial. Aprovechar las fuentes de energía variables, como la eólica o la solar.
El análisis predictivo de Machine Learning aplicado a la producción es una de las grandes ventajas de la Inteligencia Artificial para la industria. A través del análisis de datos históricos y distintas variables disponibles, se pueden diseñar algoritmos de IA que permitan reducir los costes de producción de las empresas y mejorar la toma de decisiones basada en pronósticos.
Los modelos de IA para predicción de datos tienen grandes ventajas para las empresas, y no solo son aplicables a la energía, sino también a otros muchos ámbitos, como la predicción de la demanda, la predicción de necesidades de mantenimiento, o incluso la predicción de bajas de empleados. En Kraz, como consultora analítica que somos, te invitamos a descubrir las distintas aplicaciones y soluciones que se pueden generar a través de la Inteligencia Artificial.
