Inteligencia artificial aplicada a las energías renovables - Cavestany García-Matres, Mario

Abstract

En la era contemporánea, la sostenibilidad se ha convertido en un pilar fundamental del desarrollo global, impulsada por preocupaciones sobre el cambio climático, la disminución de recursos naturales y la necesidad de un crecimiento económico equilibrado. Las energías renovables, como la solar, eólica, hidroeléctrica y biomasa, ofrecen alternativas sostenibles que reducen las emisiones de gases de efecto invernadero y disminuyen la dependencia de recursos no renovables. La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel transformador en la optimización del diseño, implementación y gestión de estas fuentes renovables, permitiendo el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos con precisión y rapidez inigualables. Las aplicaciones de IA en energía renovable mejoran la eficiencia del sistema, permitiendo pronósticos precisos de producción de energía, optimización del almacenamiento y una mejor integración en la red eléctrica.

La integración de la IA en proyectos de energía renovable emplea técnicas sofisticadas, principalmente enfocadas en el aprendizaje automático y profundo. En Europa, estas técnicas mejoran los pronósticos energéticos a corto plazo y gestionan sistemas energéticos. Proyectos como I-NERGY y AI-EFFECT en la Unión Europea demuestran la implementación práctica de la IA en la optimización de infraestructuras energéticas. La IA también optimiza el diseño, implementación y mantenimiento de proyectos de energía renovable, desde la colocación óptima de turbinas eólicas y paneles solares hasta el mantenimiento predictivo. Además, la IA aborda los desafíos de integración en la red eléctrica, mejorando la previsión de demanda y la flexibilidad de la red. Innovaciones impulsadas por IA en energía renovable son evidentes en aplicaciones reales, como el modelo de Google DeepMind para optimizar la entrega de energía eólica y la plataforma Autobidder de Tesla para gestionar el almacenamiento de baterías.

In the contemporary era, sustainability has become a fundamental pillar of global development, driven by concerns over climate change, lacking natural resources, and the need for balanced economic growth. Renewable energies, such as solar, wind, hydro, and biomass, offer sustainable alternatives that reduce greenhouse gas emissions and decrease reliance on non-renewable resources. Artificial intelligence (AI) plays a transformative role in optimizing the design, implementation, and management of these renewable sources, enabling the analysis and processing of large data volumes with unmatched precision and speed. AI applications in renewable energy enhance system efficiency, allowing for precise energy production forecasts, optimized energy storage, and improved integration into the electrical grid.

The integration of AI in renewable energy projects employs sophisticated techniques, primarily focusing on machine learning and deep learning. In Europe, these techniques improve short-term energy forecasts and manage energy systems. Projects like I-NERGY and AI-EFFECT in the European Union demonstrate the practical implementation of AI in optimizing energy infrastructure. AI also optimizes the design, implementation, and maintenance of renewable energy projects, from the optimal placement of wind turbines and solar panels to predictive maintenance. Additionally, AI addresses challenges in grid integration, improving demand forecasting and grid flexibility. AI-driven innovations in renewable energy are evident in real-world applications, such as Google DeepMind's model to optimize wind energy delivery and Tesla's Autobidder platform to manage battery storage.