La inteligencia artificial, un enchufe para iluminar el ahorro energético

María Ruiz I Granada, (EFE).- La inteligencia artificial que se nutre de algoritmos, big data y ecuaciones sirve también para iluminar cambios en un sector energético enfocado en ganar sostenibilidad para reducir dependencias externas, un camino que suma aplicaciones, simulaciones y «gemelos» para ahorrar y rentabilizar inversiones.

El encarecimiento de la luz y la dependencia energética patente tras la guerra de Ucrania ha puesto el foco en un sector energético que fía parte de su transformación en fuentes más sostenibles, pero también a la aplicación de la inteligencia artificial.

El catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR) Jesús Chamorro y el profesor contratado doctor del mismo departamento, Miguel Molina, aplican esta tecnología disruptiva al sector y trasladan los avances del laboratorio a la empresa y al consumidor.

En una entrevista con EFE, Chamorro y Molina analizan la aplicación de la IA al sector y su impacto en los hogares, pero también ese cambio en las inversiones que deja de lado el «cable» para reducir el consumo y apostar por un modelo más sostenible.

El sistema energético ha cambiado mucho en los últimos años y ha dejado casi en blanco y negro la imagen de una persona que físicamente acudía a una casa a mirar el contador eléctrico para medir el consumo. Ahora se usa la inteligencia artificial.

«Cada casa genera información cada quince minutos, que llega a un centro que la gestiona. Ese gran volumen hace que la inteligencia artificial y la gestión de datos tenga un nicho de aplicación muy amplio», explica Chamorro, que dice que «cuando hay muchos datos» aparecen los expertos en IA.

Conocer para predecir

Analizar todos esos datos que no se ven permite a las empresas conocer la realidad del sistema eléctrico, las zonas de congestión, dónde puede haber pérdidas técnicas, enganches ilegales a la luz o la gestión inadecuada de la fotovoltáica por autoconsumos.

«Antes, el único objetivo de manejar la información era poder facturar. Una mayor visibilidad permite mejorar en la toma de decisiones con «inteligencia de negocio», añade Chamorro, que subraya que la IA sirve para generar un modelo predictivo a un año vista con el que planificar las inversiones en redes eléctricas.

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El catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR) Jesús Chamorro (d), y el profesor contratado doctor del mismo departamento, Miguel Molina, durante una entrevista con EFE. EFE/Miguel Ángel Molina

La IA permite además sensorizar redes y edificios completos, pero también -en una escala más pequeña- sirve para «leer» los datos que ofrecen esos «cacharros» inteligentes que hay en cada vez más casas y que dibujan perfiles de consumo.

«Nos permiten saber cómo optimizo, qué hora es la mejor para poner una lavadora o para recargar el coche. Con esos datos se ha abierto un abanico gigantesco de trabajo», añade Molina, que reconoce que ninguna empresa quiere quedarse atrás en IA.

Cambios en el mercado

«Hasta hace poco, la dirección de la energía era de arriba a abajo, ahora se genera también en casa. Antes iban todos los coches en la misma dirección y ahora en dos, y eso hay que regularlo, controlar todo el tráfico con IA para poder decir a un usuario que ahora no interesa que inyecte energía o que es mejor que cargue el coche después por un bien común».

El bien común del que habla Chamorro busca coordinar y optimizar recursos y tiene como aliado técnicas de predicción, planificación y control con inteligencia artificial.

«Si sé que el fin de semana no hay nadie, se apaga el edificio. Pero la IA también sirve para saber a qué hora encender la calefacción si hay una reunión a las seis, porque igual interesa encenderla una hora antes con una subida progresiva», ejemplifica Molina.

Más inteligencia, menos cable

La tendencia europea prima las inversiones en tecnología para el control de la red frente al cable, otro cambio de modelo que quiere frenar la pérdida de energía, ahorrar y avanzar en sostenibilidad.

«Antes, si había sobretensión se cambiaba el cable por uno más grande. Ahora se busca conocer por qué ese pico y tratar de repartir el gasto, adaptar el comportamiento del consumo», recuerda Chamorro.

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El catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR) Jesús Chamorro (d), y el profesor contratado doctor del mismo departamento, Miguel Molina, durante una entrevista con EFE. EFE/Miguel Ángel Molina

Esos ajustes buscan repartir el consumo y aprovechar los hábitos de cada miembro de una comunidad: si la mayoría de vecinos cocina a las tres de la tarde, que el otro no cargue su coche eléctrico a esa hora y que las lavadoras se activen por la noche.

Además, desde 2021 se ha regulado el concepto de comunidad energética, una asociación de gente que busca eficiencia en el uso de electricidad sin estar en el mismo sitio y que se coordinan para ser más sostenibles y pueden ver en una aplicación de móvil cómo va su comunidad para asentar cambios.

«Un ordenador toma decisiones con algoritmos que han desarrollado personas, y hay que ver dónde está la responsabilidad de cada uno», añade Chamorro, que adelanta que esa ética se regulará con la Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial a la que ha optado Granada.

Ganar independencia energética

La guerra de Ucrania y el encarecimiento de la factura impulsan la búsqueda de una independencia energética vinculada a su uso eficiente, y en ese uso también tiene un claro protagonismo la IA.

«La IA da información y visibilidad. ¿Por qué compramos energía a Rusia? ¿Porque no hay otra? ¿Es más barato, más cómodo? Tener datos te da respuestas y te permite tomar decisiones y saber que igual hay 50 proveedores pero hay que construir un gaseoducto», apunta Molina, que incluye en el juego los «gemelos digitales».

Esos gemelos son copias digital del mundo real que permiten generar simulaciones y ofrece, en este contexto energético, una foto de cada momento sobre capacidad nodal, contadores, infraestructura o riesgos, pero son en ocasiones costosos en tiempo y dinero, lo que de nuevo se solventa con IA y un cambio de paradigma para sustituir las ecuaciones diferenciales por una red que aprende sola.

La Universidad de Granada ya aplica sus avances de IA en el sector con la empresa Turning Tables y ADAION, una plataforma basada en la nube que aplica IA para obtener el máximo valor de los datos disponibles, ayudando a los operadores de red a tomar decisiones más inteligentes con aplicaciones que incluyen análisis de redes o la detección de pérdidas de potencia.

También forma parte del proyecto IA4TES que, con 12,5 millones de subvención europea avanza en tecnologías basadas en IA, nuevos algoritmos y paradigmas de gobernanza de datos para mejorar la cadena de valor de la energía y ganar sostenibilidad. La IA para iluminar el camino a la independencia y el ahorro energético. EFE