Los cambios profundos que están sufriendo el sector de la energía desembocan en grandes ventajas económicas y medioambientales, pero, en ocasiones, también dificultan la operativa de los mercados eléctricos tal y como los conocemos. Los nuevos retos pueden solventarse o mitigarse con técnicas de Inteligencia Artificial.
Este fue uno de los temas destacados del evento Eólica y Mercado, organizado por la Asociación Española Eólica (AEE), que reunió a 200 profesionales de la industria y puso gran foco sobre la tecnología. Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), pudimos dar nuestra visión de cómo la IA puede ser una buena herramienta en la integración del autoconsumo, la hibridación de tecnologías y, en general, para optimizar y asegurar la estabilidad de la red.
Integración del autoconsumo en el mercado eléctrico
La irrupción del autoconsumo en el mercado eléctrico es una realidad. Los últimos datos de APPA y UNEF hablan de 7GW de potencia instalada, mientras que otras fuentes lo sitúan en 3.5GW o 5GW. En cualquier caso, la creciente adopción de sistemas de generación distribuida, como paneles solares y turbinas eólicas residenciales, está transformando el tradicional modelo de consumo de energía unidireccional.
Los prosumers, aquellos que producen y consumen su propia energía, introducen complejidades adicionales en la operativa del mercado eléctrico. Cuando antes la predicción de la generación de energía era bastante asequible, porque tenía unos patrones bastante marcados por la estacionalidad y la laboralidad, ahora se dificulta con la aparición de consumidores que, en general, reducen su demanda con su propia generación, pero que pueden volver a aumentarla si se da un día nublado.
La inteligencia artificial desempeña un papel crucial en la optimización de la interacción entre prosumers y la red eléctrica, mediante las mejoras en la predicción de la generación solar y eólica local. Además, es necesario aplicarlas al mismo tiempo sobre la predicción de la demanda, con un sistema completo de predicción de energías renovables como EA3.
Hibridación de tecnologías en el mercado eléctrico
La integración de múltiples fuentes de energía –solar, eólica, hidroeléctrica, almacenamiento de baterías y electrolizadores– en sistemas híbridos presenta desafíos únicos para la operativa del mercado eléctrico. La coordinación óptima de estas tecnologías, teniendo en cuenta sus variables características y complementarias, es esencial para garantizar la estabilidad y eficiencia del sistema, así como para maximizar el retorno de la inversión.
La inteligencia artificial puede proporcionar de nuevo soluciones innovadoras para la gestión de sistemas híbridos, desde algoritmos de control avanzados hasta sistemas de predicción y optimización en tiempo real que maximizan el aprovechamiento de los recursos disponibles. En el IIC hemos trabajado en un modelo de optimización de la instalación híbrida que permita:
- Predicción a corto plazo y optimización de plantas ya en operación.
- Simulación de plantas con diferentes configuraciones para encontrar la de mayor retorno con una operación óptima.
Estabilidad y optimización de la red eléctrica
Como vemos, la creciente complejidad de la red eléctrica, impulsada por la integración de tecnologías de generación distribuida y la fluctuación de la demanda, plantea desafíos significativos para garantizar su estabilidad y eficiencia operativa.
La inteligencia artificial puede contribuir a abordar estos cambios en general, mediante la implementación de sistemas de control avanzados que monitorean y ajustan automáticamente la operación de la red en tiempo real. Además, los algoritmos de IA pueden optimizar la asignación de recursos, minimizando pérdidas y costes operativos mientras se garantiza la calidad y confiabilidad del suministro eléctrico.
En resumen, la IA ofrece herramientas poderosas para abordar los retos emergentes en la operativa del mercado eléctrico, desde la integración de prosumers hasta la gestión de sistemas híbridos y la optimización de la red. Sin embargo, su implementación exitosa requerirá una colaboración estrecha entre la industria, los reguladores y la comunidad investigadora.
ÁLVARO ROMERO
Director técnico del área de Energy & Environment Predictive Analytics en el IIC
