La iniciativa de cooperación Bridge de la Unión Europea ha publicado un nuevo estudio que destaca el papel clave de la inteligencia artificial (IA) en la transformación y digitalización de los sistemas energéticos modernos. El documento analiza diversos proyectos de I+D que aplican inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, flexibilidad y resiliencia de las infraestructuras energéticas, abordando áreas como la gestión energética, los dispositivos inteligentes y las plataformas de comunicación.
En el contexto de la transición energética y la descarbonización, el estudio de caso nº 11 de Bridge identifica los grandes retos del sector: optimizar el uso de recursos renovables, integrar a los consumidores como actores activos y acelerar la transformación mediante soluciones tecnológicas avanzadas que abarquen desde la planificación hasta la operación en tiempo real.
El documento ofrece una descripción detallada de nueve proyectos destacados que ilustran el uso innovador de la IA en herramientas de apoyo a la decisión, plataformas de comunicación y sistemas inteligentes. A pesar de los avances, los proyectos enfrentan desafíos comunes como el acceso limitado a datos, la falta de interoperabilidad, preocupaciones de ciberseguridad y la aceptación del usuario.
Planificación energética y toma de decisiones basada en IA
El estudio presenta proyectos que desarrollan herramientas capaces de simular escenarios energéticos, optimizar inversiones y diseñar comunidades energéticas participativas. Por ejemplo, el proyecto Communitas ha creado una plataforma que integra datos históricos y en tiempo real para configurar sistemas energéticos comunitarios personalizados y eficientes. En paralelo, EV4EU desarrolla estrategias específicas para la gestión integral de vehículos eléctricos y su interacción con la red eléctrica.
Por su parte, Masterpiece introduce módulos basados en IA que permiten estimar con precisión la demanda energética futura y optimizar la gestión en comunidades energéticas, mientras que Sender combina el análisis del comportamiento de los usuarios con técnicas de predicción para fomentar la respuesta a la demanda en entornos residenciales. Sin embargo, estas iniciativas aún deben superar barreras técnicas y legales, como la falta de datos granulares, la integración de formatos heterogéneos y las restricciones del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
Gestión en tiempo real y dispositivos inteligentes
En cuanto a la gestión energética en tiempo real, la integración de IA se vuelve esencial para el control predictivo y la optimización de recursos distribuidos. El proyecto Dedalus, por ejemplo, utiliza IA para realizar pronósticos y segmentaciones en edificios inteligentes, mientras que la iniciativa Hyperride trabaja en la gestión avanzada de microrredes híbridas AC/DC mediante sensores inteligentes y algoritmos sofisticados de control.
Asimismo, EV4EU desarrolla soluciones de carga inteligente para vehículos eléctricos, y Re-Empowered prueba herramientas con capacidades de pronóstico y control adaptativo para microgrids. Por otro lado, Resonance ha implementado una estructura modular que conecta dispositivos inteligentes con modelos predictivos aplicables tanto a edificios comerciales como residenciales, y Sender incorpora algoritmos que permiten personalizar servicios energéticos y gestionar aparatos domésticos. Estos proyectos enfrentan desafíos comunes como la compatibilidad con sistemas heredados, la diversidad de dispositivos conectados y las exigencias en protección de datos.
Comunicación e interoperabilidad
La creación de una infraestructura sólida y segura para la comunicación es fundamental para escalar soluciones basadas en IA. En este sentido, Dedalus impulsa la construcción de ecosistemas digitales interoperables para edificios inteligentes, mientras que Eddie propone un espacio energético descentralizado y de código abierto que facilita la gestión de consentimientos y el intercambio seguro de datos.
A pesar de estos avances, persisten problemas de fragmentación, ausencia de estándares comunes y dificultades técnicas para armonizar los flujos de datos en tiempo real. El estudio enfatiza que para escalar estas soluciones es necesario asegurar el acceso a datos de alta calidad, implementar estándares robustos de interoperabilidad, realizar demostraciones a gran escala en entornos reales y contar con marcos regulatorios claros que garanticen la transparencia y seguridad del uso de la IA.