El papel de la IA en la energía solar ahora y en el futuro

“IA” son unas de las siglas más comunes en la actualidad. Entendemos y nos referimos por Inteligencia Artificial (IA) al conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, y su campo de aplicación es casi incalculable. Dentro de esos sectores se encuentra el energético, y más en concreto para la energía solar la IA está revolucionando la industria. Su integración promete y busca optimizar la producción de energía solar. En este artículo, te cuento las principales aplicaciones de la IA para la transformación energética.

La IA en la Predicción 

Conocer, con exactitud, los niveles de radiación solar en cada momento es una de las mejores formas de optimizar la producción solar. La evaluación de las condiciones climáticas y su previsión es una de las aplicaciones más generalizadas de la IA, con sistemas informáticos que monitorean la nubosidad, los niveles de radiación directa y difusa y mucho más, en tiempo real, y con una gran cantidad de datos para su análisis. Cuando esto, además, se hace para un proyecto en una ubicación concreta, permite obtener estimaciones y proyecciones para otros proyectos en otras latitudes.

Los algoritmos empleados tienen una gran precisión y permiten establecer patrones de actuación, algo muy útil cuando un proyecto solar tiene paneles bifaciales y seguidores solares, con lo que la posibilidad de maximizar la producción es mayor.

Gracias a ello, los operadores de plantas solares pueden ajustar la orientación y el ángulo de los paneles optimizando la captación de radiación solar. Sumado a ello, cabe destacar que estas previsiones ayudan en la integración de la energía a la red eléctrica, permitiendo un mejor control de parámetros de red.

Rol de la IA en el rendimiento de los módulos 

Más allá de la predicción, la IA aporta (y mucho) en las tareas de mantenimiento.

Respecto a las tareas de mantenimiento predictivo, el que evita mayores problemas en el funcionamiento de los paneles, la IA analiza múltiples datos referentes a la operación de los equipos mediante sensores, y se pueden detectar fallos y anomalías para actuar antes de que se origine un problema técnico. Con ello, se reducen los tiempos de mantenimiento y se minimizan los costes asociados a estas tareas.

A través de lecturas térmicas, la IA ayuda a encontrar Hot Spots (puntos calientes). Estas zonas del panel solar con una temperatura elevada ocasionan que la eficiencia del panel tenga una considerable disminución, por lo que anticiparse es una manera de evitar una pérdida de producción.

El uso de drones, que se está generalizando, es una de las tendencias más extendidas en cuanto al mantenimiento predictivo con IA. Gracias a ellos, se pueden inspeccionar y mantener en buen funcionamiento los equipos de las instalaciones solares.

Estos drones pueden identificar problemas como grietas o suciedad que pueden afectar la eficiencia. Además, la IA puede mejorar el diseño de nuevos paneles solares, optimizando su estructura y materiales para maximizar la captación de energía.

IA en Sistemas de Almacenamiento (BESS) 

La integración de la IA en sistemas de almacenamiento de energía (BESS, por sus siglas en inglés), permite una gestión más eficiente de la energía almacenada. Los algoritmos de IA pueden determinar los mejores momentos para cargar y descargar las baterías, basándose en las predicciones de demanda y producción de energía. Además de optimizar el uso de los sistemas fotovoltaicos, esto ayuda a mejorar la estabilidad de la red.

IA en Smart Grids 

Las Smart Grids, o redes inteligentes, son sistemas de transporte de energía eléctrica que integran la IA para gestionar la distribución de energía de manera eficiente.

Al poder ajustar automáticamente el flujo de energía en respuesta a los cambios en la oferta y la demanda, se reducen las pérdidas de red y se mejora considerablemente la fiabilidad del suministro eléctrico, algo especialmente práctico en sistemas menos robustos en los que se debe integrar energía solar que es intermitente.

Multitud de Datos 

Contar con herramientas de IA ofrece a los operadores un control casi completo de todos los parámetros de las plantas solares. Más allá de ello, la IA evoluciona en la toma de decisiones a partir de estos datos, para ayudar a los responsables a tomar las mejores decisiones siempre con el objetivo de maximizar la producción de electricidad, su venta y la gestión del proyecto.

Desafíos de la IA 

Uno de los principales desafíos de la IA en la energía solar es, precisamente, el tratamiento de esa gran cantidad de datos. Por ello, cobra especial relevancia la formación de técnicos que estén detrás de estos sistemas, y de redes de recolección de datos potentes.

Otro gran desafío es el relacionado con garantizar la seguridad y privacidad de los datos. Mantener estos datos bajo control es uno de los quebraderos de cabeza de los operadores de planta, y se pide para ello regulaciones y estándares robustos que protejan la información.

¿Hacia dónde va el futuro de la IA en la energía solar? 

A medida que la tecnología avanza, las aplicaciones de la IA en la energía solar continuarán expandiéndose y mejorando. La investigación y el desarrollo en áreas como el aprendizaje automático (Machine Learning), la computación cuántica y la robótica tienen el potencial de llevar la eficiencia y la sostenibilidad de la energía solar a nuevas cotas.

La integración de la IA con otras tecnologías emergentes, como el Internet de las Cosas (IoT) y el blockchain, también promete revolucionar el sector de la energía solar. El IoT permite una conexión y comunicación constante entre dispositivos, facilitando una gestión más precisa y eficiente de la energía. El blockchain, por su parte, puede proporcionar una plataforma segura y transparente para la transacción y el intercambio de energía.

Definitivamente, el futuro de la energía (y de la solar) pasa por el uso cada vez mayor de herramientas de IA que desempeñarán un papel crucial en la transformación del sistema energético.