En 2022, en mitad de una escalada histórica de los precios de la luz y el gas, la Unión Europea dirigió toda su artillería regulatoria a contener los costes y garantizar el suministro de energía al continente. Digitalización del sistema energético fue uno de sus planes de acción. Por primera vez, los Veintisiete asumieron que era urgente cruzar el potencial de las nuevas tecnologías con sus infraestructuras energéticas. ¿El objetivo? Proteger redes críticas, asegurar la entrada masiva de energías renovables para recortar su dependencia fósil, evitar fugas y ahorrar costes a sus ciudadanos.
Algunas de las mayores energéticas europeas empezaron años atrás a incorporar la inteligencia artificial a sus instalaciones y procesos. Pero el plan de acción de la UE lanzó una potente señal al mercado que hizo despegar las llamadas smart grid (redes inteligentes). A día de hoy, las patentes para la integración de IA en esas autopistas eléctricas se han multiplicado por seis desde 2018, según los últimos datos de la Oficina Europea de Patentes (OEP), donde describen la infraestructura eléctrica como "uno de los campos tecnológicos de mayor crecimiento" a día de hoy.
Se busca abrir camino en campos como los contadores inteligentes, la automatización de la red, o la mejora de operaciones sobre el terreno, por ejemplo, empleando robots en lugar de operarios en zonas de alto riesgo. La IA aplicada a la electricidad puede detectar problemas en la red, pero también predecir cómo se va a comportar la demanda y gestionar mejor la oferta, los dos pilares del negocio y de la seguridad de suministro.
Dentro del mercado eléctrico, el consumo y la generación deben casar a la perfección cada minuto. Las expectativas de que la IA resuelva esta ecuación causa euforia en inversores, operadores y gobiernos, sobre todo cuando la entrada masiva de renovables complica el equilibrio en el sistema, elevando el riesgo de sobretensión y, en el peor de los casos, de apagones como el que llevó a cero a la península ibérica el pasado abril.
"Europa ha logrado avances muy importantes en la transición energética. Eso pone de relieve la urgencia de invertir en redes más inteligentes y flexibles para equilibrar la creciente demanda de fuentes de energía variables", vinculó durante la presentación de los últimos datos de patentes António Campinos, presidente de la OEP.
Pero, ¿realmente puede la IA ayudar a prevenir apagones? "La respuesta es sí. Tanto en la operación de las redes, como en las plantas de generación, se utiliza para predecir fallos y anticipar mantenimiento u otras acciones correctivas", asegura Marta Sánchez, socia responsable de Energía en EY España. El potencial va a más allá de las redes. "En el caso de la generación, la IA ya juega un papel muy relevante en la operación de las plantas. Es clave para hacer predicciones del recurso solar y eólico y con ello ajustar los programas de las plantas para minimizar las desviaciones en los mercados", ahonda la experta.
Hay que recurrir a las cifras, recopiladas por la Agencia Internacional de la Energía, para entender la magnitud del cambio. Bruselas prevé invertir 584.000 millones en las redes europeas para 2030, de los que 170.000, el 30%, irán a digitalización. China proyectó un plan de modernización de su infraestructura eléctrica de 389.000 millones de euros entre 2021 y 2025; Japón tiene un plan de financiación de 136.000 millones, y Estados Unidos, de más de 9.000 millones en el marco del Programa de Asociación Innovadora para la Resiliencia de la Red Eléctrica (GRIP). No es exagerado elevar la digitalización de la energía al podio de las mayores carreras tecnológicas que se están librando a nivel mundial.
En España, Redeia, la empresa que gestiona la red de alta tensión, trabaja en mejorar la gestión remota de subestaciones con IA e internet de las cosas (IoT). Aunque no todo son redes. Repsol ya emplea algoritmos de IA para predecir y gestionar el consumo energético de sus refinerías. "Podemos identificar patrones de uso, anticipar picos de demanda y ajustar nuestras operaciones en tiempo real reduciendo la huella de carbono", explican desde el grupo, que ve en la IA un vector de competitividad.
Robots para vigilar la red
Iberdrola, la mayor eléctrica de Europa por capitalización, lleva una década avanzando en el campo de la IA. "Esta palanca ya está presente en toda la cadena, desde la planificación de red, al mantenimiento o la atención al cliente, con casos de uso en todas nuestras geografías", explica Ana Lafuente, directora global de Redes del grupo, quien destaca que la "cultura de la digitalización" ha contribuido a una mayor preparación de la empresa en la gestión de eventos extremos, como la DANA que asoló Valencia.
Si hablamos de proyectos concretos, destaca los que están mejorando la seguridad de las personas. "El uso de robots para los trabajos de inspección en subestaciones, en concreto el robot SPOT, permite agilizar y digitalizar tareas de revisión visual y termográfica de las instalaciones, pero también minimizar las situaciones de riesgo asociadas al trabajo in situ". Lafuente apunta también al uso de la IA para calcular, cruzando más de 50 variables, los tiempos de reposición del servicio ante incidencias o trabajos en la red. "A través de la robotización, contamos con una herramienta que gracias a todos los datos obtenidos de la red realiza la reposición automática, lo que nos permite minimizar los tiempos de reconfiguración en caso de incidencias".
En una década, la empresa ha pasado de gestionar una red analógica a otra digital e inteligente, que pone a su disposición multitud de datos. "El análisis masivo de hechos del pasado nos permite trabajar en la prevención y diseñar medidas mitigadoras para posibles riesgos". En definitiva, la IA ayuda a digerir miles de millones de datos, la memoria de la red, y aprovecharlos para establecer patrones y "estar mejor preparados para el futuro".
¿Y ahora qué? "Cara a futuro, se está explorando el uso de la computación cuántica para problemas de muy alta complejidad matemática". Como resolver ecuaciones eléctricas con multitud de escenarios para, por ejemplo, identificar las mejores ubicaciones para implantar baterías en las zonas rurales.