Atrebo participa en BIGER 2: Uso de inteligencia artificial para eficiencia energética en microrredes industriales
«A medida que las industrias tratan de optimizar el consumo de energía reduciendo al mismo tiempo los costes y el impacto ambiental, la sinergia entre los sistemas predictivos avanzados y los algoritmos de IA ofrece una vía para alcanzar estos objetivos »
En nuestra búsqueda de soluciones energéticas sostenibles y eficientes, la integración de algoritmos de inteligencia artificial (IA) en microrredes energéticas industriales constituye una nueva y prometedora oportunidad.
En este artículo nos adentramos en el ámbito de las microrredes energéticas industriales, exploramos el potencial de los sistemas predictivos y analizamos el papel transformador de los algoritmos de IA en la mejora de la eficiencia energética.
Microrredes energéticas industriales: Definición e importancia
Las microrredes energéticas industriales representan redes localizadas dentro de instalaciones o complejos industriales, que comprenden un conjunto diverso de recursos energéticos, incluidos generadores, fuentes de energía renovable y sistemas de almacenamiento de energía.
A diferencia de las instalaciones conectadas directamente a la red eléctrica», las microrredes ofrecen ventajas inherentes, como una mayor fiabilidad, resistencia y flexibilidad. Al permitir la generación y distribución descentralizada de energía, las microrredes industriales permiten a las empresas optimizar el uso de la energía, mitigar las interrupciones y responder dinámicamente a las condiciones fluctuantes de la demanda y el suministro.
Sistemas predictivos en microrredes industriales: Impulsar la eficiencia y la optimización
Los sistemas predictivos constituyen la esencia de la gestión eficiente de la energía en las microrredes energéticas industriales. Aprovechando datos históricos, monitorización en tiempo real y análisis avanzados, estos sistemas prevén patrones de demanda energética, identifican posibles ineficiencias y anticipan fallos en los equipos o necesidades de mantenimiento.
Al proporcionar información práctica y permitir una toma de decisiones proactiva, los sistemas predictivos permiten a los operadores industriales optimizar el uso de la energía, minimizar el tiempo de inactividad y agilizar las operaciones.
Algoritmos de inteligencia artificial: Potenciando la eficiencia energética
En la primera línea de la optimización energética de las microrredes energéticas industriales se encuentra la integración de algoritmos de IA. Estas avanzadas herramientas de cálculo aprovechan la potencia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el análisis de datos para alcanzar nuevos niveles de eficiencia e inteligencia.
Mediante el análisis continuo de grandes volúmenes de datos, los algoritmos de IA disciernen patrones complejos, optimizan las estrategias de control y se adaptan dinámicamente a las condiciones cambiantes.
Desde el mantenimiento predictivo hasta la previsión de la demanda y la programación óptima, los algoritmos de IA ofrecen un enfoque polifacético para mejorar la eficiencia energética en entornos industriales.
Mantenimiento predictivo: Prevenir los tiempos de inactividad y maximizar la productividad
Una de las aplicaciones clave de la IA en las microrredes industriales es el mantenimiento predictivo. Mediante el análisis de los datos de rendimiento de los equipos, las lecturas de los sensores y los patrones históricos de fallos, los algoritmos de IA pueden predecir fallos potenciales antes de que se produzcan.
Este enfoque proactivo permite a los equipos de mantenimiento programar reparaciones durante el tiempo de inactividad planificado, evitando costosas interrupciones no planificadas y optimizando la vida útil de los equipos. Como resultado, las instalaciones industriales pueden funcionar de forma más fiable, maximizar la productividad y minimizar los costes de mantenimiento.
Equilibrar la oferta y la demanda
Otro aspecto crítico de la optimización energética es la previsión de la demanda. Los algoritmos de IA analizan los datos históricos de consumo, los patrones meteorológicos, los programas de producción y la dinámica del mercado para predecir con mayor precisión que los algoritmos tradicionales la demanda futura de energía.
Con esta información, los operadores industriales pueden ajustar los programas de producción, optimizar el uso de los equipos y aprovechar los sistemas de almacenamiento de energía para equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Al optimizar los perfiles de carga y minimizar los picos de demanda, las estrategias basadas en IA reducen los costes energéticos y mejoran la estabilidad de la red.
Además, los algoritmos de IA permiten aplicar estrategias óptimas de programación y control en microrredes industriales. Al ajustar dinámicamente la generación, el almacenamiento y la distribución de energía en función de las condiciones en tiempo real y las señales del mercado, estos algoritmos maximizan la eficiencia y la rentabilidad. Ya sea priorizando la integración de energías renovables, minimizando la congestión de la red o respondiendo a las fluctuaciones de precios, los sistemas de control basados en IA mejoran sustancialmente el rendimiento en comparación con los métodos hasta ahora empleados minimizando el impacto medioambiental.
Merjorar la eficiencia con
En conclusión, la integración de algoritmos de IA en microrredes energéticas industriales representa un enfoque transformador para mejorar la eficiencia energética, la resiliencia y la sostenibilidad. Al aprovechar los sistemas predictivos y los análisis avanzados, la IA permite a los operadores industriales optimizar el uso de la energía, evitar los tiempos de inactividad y adaptarse dinámicamente a las condiciones cambiantes.
Desde el mantenimiento predictivo hasta la previsión de la demanda y las estrategias de control óptimas, las soluciones basadas en IA abren nuevas oportunidades de optimización energética y ahorro de costes en entornos industriales. A medida que las industrias adoptan el potencial de la IA, el camino hacia un futuro energético más sostenible y eficiente se convierte no sólo en una visión, sino en una realidad.
Análisis predictivo de infraestructuras de generación de energías renovables basados en algoritmos big data, “Biger II”.
Tipo de proyecto: Investigación Industrial
Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
Referencia: AEI-010500-2023-168
Objetivo: realizar las investigaciones y validar las pruebas de concepto necesarias para optimizar la gestión de los activos de generación solar a través de algoritmos avanzados que sean capaces de explotar los grandes volúmenes de información que estos generan.
