Herramientas que integran IA en su código, permiten predecir el mejor momento para introducir una u otra fuente de energía al grid, dado el contexto geográfico específico de uso
Erick Ortiz Vega
Socio fundador de SULVOTA.
El sector de energía se transforma gracias a la digitalización de procesos sustantivos para servir a las industrias, comercios y hogares. Al mismo tiempo; la aparición de nuevas tecnologías ha propiciado nuevas oportunidades para las compañías de energía, por ejemplo: mejorar la eficiencia y el desempeño de la energía suministrada.
Algunas aplicaciones innovadoras se encuentran en el campo de sensores para conectarse al Smart grid, herramientas de data analytics, sistemas de almacenamiento y plataformas de administración de los sistemas generadores de energía.
Algunas ventajas de usar Smart grids radican en la capacidad de colectar datos referentes al consumo de energía de cada dispositivo conectado al grid y, por tanto; ofrecer a los clientes esa información para desarrollar proyectos de eficiencia energética, reducir costos o bien emplear de mejor manera la energía. Y esto sin duda es algo posible ya que las plataformas de administración permiten monitorear el flujo de energía y su uso en tiempo casi real.
Ahora bien; esta facilidad de conectividad y obtención de datos ha propiciado la aparición de soluciones de ciberseguridad enfocadas a proteger el Smart grid contra ciberataques. Dichas soluciones de ciberseguridad utilizan data analytics para identificar patrones en los datos de energía que anticipen que algo no está ocurriendo cotidianamente.
Eficiencia energética, una prioridad
Las herramientas de administración y eficiencia energética son de las aplicaciones más innovadoras que están empezando a utilizarse para gestionar los flujos de energía entre las distintas fuentes de generación para evitar desperdicios.
El juego de la eficiencia energética es la automatización de tareas repetitivas, tareas de mantenimiento y de monitoreo; de tal suerte que el Smart grid sea resiliente en la operación y se reduzcan costos.
Las herramientas de analíticos predictivos hoy día todavía parecen ser un Rolls Royce para sistemas de generación pequeños, sin embargo; a medida que su democratización avance, serán tan fundamentales como los cables. Su aportación es la capacidad de predecir la demanda de energía requerida en el tiempo futuro, para así planear costos y desarrollos de infraestructura.
También las soluciones de almacenamiento de energía han evolucionado, ahora son más asequibles respecto de hace diez años. Su mercado está creciendo y se espera que para 2030 sea 20 veces lo que es hoy. La innovación no solo está enfocada en mejorar, sino también en mitigar el comportamiento humano desleal, como el robo y el fraude. Es extremadamente difícil cambiar la ética de una sociedad. Las aplicaciones de detección de fraudes y robo de energía vienen a ayudar a detectar automáticamente esas anomalías para exponerlas y con ello ayudar a reducir desperdicios; ahorrar dinero y proteger las inversiones.
Y como último ejemplo; menciono las aplicaciones de cara al cliente, las cuales, como cualquier otra app de uso cotidiano ofrecen conocer su sistema de energía; en otras palabras cuánto y cómo consumen.
En este repaso de innovaciones en las aplicaciones para el sector de energía, es innegable la influencia del software; específicamente de algoritmos de machine learning e IA que analizan datos y los representan de una manera entendible para el humano; y con base en la experiencia de uso de éste pueden hacer recomendaciones respecto a hábitos de consumo para ser más eficiente y reducir costos y fallas.
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