Impacto de la IA en parques solares: beneficios clave para la energía limpia

En años recientes, la inteligencia artificial (IA) capturó la atención mundial, especialmente por su influencia en los sistemas energéticos. Los centros de datos que manejan los modelos de IA requieren cantidades masivas de energía. La Agencia Internacional de Energía (AIE) prevé que esta demanda se duplicará para 2026, equiparándose al consumo eléctrico total de Japón.

A pesar de los esfuerzos de las empresas tecnológicas por reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y alcanzar la neutralidad de carbono, la creciente demanda de energía en los centros de datos resultó en un aumento de emisiones. Sin embargo, la IA podría ofrecer una solución innovadora, combinando los avances en energías renovables con la inteligencia artificial, se puede satisfacer la creciente demanda de energía de manera sostenible.

Integrar la IA en los sistemas de energía solar emergentes podría proporcionar una fuente de energía limpia y asequible. Según la AIE, se espera la inversión en tecnología solar fotovoltaica, supere los 500 mil millones de dólares en 2024, sobrepasando a todas las demás fuentes de generación combinadas.

La consultora Indigo Advisory identificó más de 50 aplicaciones potenciales de IA en el sector energético, con más de 100 proveedores ya integrando IA en sus productos quienes impulsan una inversión de 13 mil millones de dólares en el sector. La integración de la IA en aplicaciones de energía solar presenta una oportunidad única para superar varios desafíos que enfrenta la energía solar.

Con la dependencia de los paneles solares de la luz solar hace que sean menos confiables que otras fuentes de energía como la nuclear o el gas. Los fenómenos meteorológicos extremos, como las olas de calor o las tormentas de arena pueden interrumpir el suministro de energía solar. Además, las limitaciones de la red limitan el potencial de los proyectos solares. Los algoritmos de IA analizan datos meteorológicos para generar previsiones precisas, maximizando la producción solar y mejorando la gestión de la red.

Esto permitiría a los operadores solares planificar mejor y mitigar el impacto del suministro intermitente de energía. Además, la tecnología de imágenes de nubes y las cámaras del cielo permiten capturar datos en tiempo real sobre el movimiento de las nubes y las condiciones atmosféricas, mejorando la precisión de las predicciones de energía solar.

Por su parte, uno de los problemas para que más empresas adopten el uso de paneles solares es la falta de acceso al crédito. Este problema se agrava al considerar el potencial de energía fotovoltaica del país. En promedio, los paneles solares podrían alcanzar una vida útil de 25 años, refirió Serfimex Capital para NotiPress. Además, consideró que su adquisición, es una solución rentable y una inversión a largo plazo.

Asimismo, analistas sugieren, la IA transformará el mantenimiento predictivo de los paneles solares mediante modelos de aprendizaje automático mediante el monitoreo y análisis de datos, reduciendo el tiempo de inactividad y por consiguiente, costos. Estos sistemas automatizados identifican rápidamente anomalías, aumentando la productividad en un 25%, reduciendo las averías en un 70% y disminuyendo los costos de mantenimiento en un 25%.

Dado que se espera que aumente el exceso de oferta de energía procedente de energías renovables durante determinadas épocas del año, estos sistemas de almacenamiento de baterías se pueden combinar con instalaciones solares, mejorando sinérgicamente el uso de la energía. Esta capacidad de comercio dinámico mejora la utilización de la energía almacenada, maximiza la rentabilidad y garantiza un equilibrio entre la oferta y la demanda en el mercado energético.

Si bien la IA tiene el potencial de incidir significativamente en el sector de las energías renovables, su implementación en la industria no está exenta de desafíos. Un riesgo importante asociado con la IA es la mayor vulnerabilidad de la infraestructura energética crítica a los ciberataques. Un ejemplo notable es el hackeo de la red eléctrica en 2015, que dejó a 230 mil ucranianos sin electricidad durante seis horas.

Otro gran desafío es que los datos energéticos suelen proceder de diversas fuentes y en distintos formatos. Los datos inexactos o incompletos pueden conducir a ideas y decisiones erróneas, socavando la eficacia de las aplicaciones de IA. La compatibilidad de la IA con los datos de la Internet de las cosas (IoT) es esencial para abordar los desafíos de la energía solar. Los dispositivos de IoT recopilan datos en tiempo real sobre la producción, el consumo y las condiciones ambientales y su integración con la IA puede mejorar el análisis de la gestión energética, proporcionando información precisa y decisiones fiables para los proveedores de energía.