Uso de la IA en sistemas eléctricos – Sistemas de Control y Maniobra de Energía: La Predicción de Consumos Inteligente

La inteligencia artificial (IA) ha trascendido la teoría para convertirse en una herramienta operativa esencial en infraestructuras críticas. Específicamente, en los sistemas de control y maniobra de energía, la predicción de consumos se ha vuelto un componente esencial para el diseño, la operación y la planificación de redes eléctricas modernas. Esta capacidad predictiva no es solo una mejora, sino un pilar fundamental para la eficiencia, la seguridad y la integración de fuentes energéticas variables.

La IA en sistemas eléctricos permite analizar grandes volúmenes de datos históricos y operativos –desde registros climáticos y patrones de tráfico hasta hábitos de consumo sectoriales– para anticipar la demanda con mayor precisión y reducir drásticamente la incertidumbre en escenarios complejos.

Modelos basados en aprendizaje automático (machine learning) ayudan a prever variaciones estacionales, cambios en los hábitos de consumo y picos inesperados que inevitablemente afectan la estabilidad del sistema. Estas herramientas resultan fundamentales para los operadores que buscan equilibrar generación, transmisión y distribución de manera eficiente y segura, manteniendo la frecuencia y la tensión dentro de rangos operativos óptimos en todo momento.

Desafíos Regionales y la IA en Argentina

En Argentina, la estructura del sistema eléctrico (SADI) presenta desafíos particulares que magnifican la utilidad de la IA en sistemas eléctricos. Estos desafíos están vinculados a la diversidad climática (desde el calor extremo hasta las bajas temperaturas), las grandes distancias entre los centros de generación y los grandes centros de consumo, y las variaciones diarias en las actividades productivas de las diferentes regiones.

Los modelos de inteligencia artificial permiten interpretar estos patrones regionales con una granularidad antes inalcanzable. Por ejemplo, pueden identificar y predecir los cambios abruptos en la demanda durante olas de calor en el AMBA (Área Metropolitana de Buenos Aires) debido al uso intensivo de aire acondicionado, o las variaciones estacionales en provincias patagónicas, cuya demanda se ve influenciada por factores como la calefacción eléctrica y las actividades industriales específicas de la región.

Integración Renovable y Optimización del Despacho

La predicción precisa facilitada por la IA en sistemas eléctricos también es crítica para la integración de energías renovables, especialmente en zonas con alta penetración eólica y solar, cuya generación es inherentemente intermitente.

En regiones como el sur de Buenos Aires, el centro del país y la Patagonia, donde el viento es un recurso predominante, la inteligencia artificial contribuye a estimar con precisión cómo interactuarán los picos de generación eólica o solar con la demanda local y nacional. Esto permite a los operadores tomar decisiones rápidas sobre la necesidad de respaldo de centrales convencionales, garantizando que el suministro se mantenga estable a pesar de la variabilidad natural de las fuentes renovables.

Un beneficio adicional, que por ahora su uso es incipiente pero no debemos perder de vista, es la optimización del despacho económico. La IA en sistemas eléctricos permite coordinar mejor el uso de centrales térmicas, hidroeléctricas y renovables según la demanda proyectada. Esto reduce los costos operativos al priorizar las fuentes más baratas y eficientes, y minimiza la necesidad de recurrir a generación de emergencia con altos costos asociados. Además, las empresas distribuidoras pueden identificar zonas de crecimiento rápido y planificar ampliaciones de capacidad de manera más efectiva, evitando inversiones excesivas o insuficientes.

La IA dentro de la Industria: Mantenimiento Predictivo

Ya dentro de las mismas empresas e industrias, la IA y los modelos asociados anticipan picos de consumo en sectores sensibles como la metalurgia, la agroindustria y la producción química, donde pequeñas variaciones en la demanda pueden tener impactos significativos en los costos y la eficiencia de los procesos.

Finalmente, el uso de modelos predictivos se extiende al mantenimiento de la infraestructura. Las empresas pueden detectar anomalías en medidores, transformadores y líneas de alta tensión mediante análisis de comportamiento energético en tiempo real. Esto genera una disminución significativa en el número de fallas, mejora la calidad del servicio y reduce el tiempo de inactividad. Esta extensión de la IA en sistemas eléctricos al contar con modelos predictivos con aplicaciones ya estandarizadas, de mantenimiento predictivo, permite a los equipos técnicos preparar recursos de respaldo y ajustar la operación de la red con antelación, asegurando la continuidad del negocio y el suministro.

En síntesis, la inteligencia artificial representa una herramienta indispensable para modernizar el sistema energético argentino. Su capacidad para procesar información compleja y generar proyecciones confiables permite una operación más eficiente, segura y sostenible del suministro eléctrico, sentando las bases para la Industria 4.0.

Enlaces de interés

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• Inteligencia artificial; Wikipedia .