Desde la mejora de las predicciones meteorológicas hasta la gestión inteligente de las redes eléctricas, la IA ofrece soluciones pertinentes a algunos de los retos de la transición energética, especialmente en los países en desarrollo.
En un mundo en el que la demanda de energía sigue creciendo –el consumo mundial de electricidad aumentó un 2.5% anual entre 2010 y 2019–, la inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta clave para hacer frente a este aumento y optimizar la explotación de las fuentes renovables. Estas tecnologías no solo superan los obstáculos de la variabilidad de las energías renovables, sino que también hacen que el acceso a la energía sea más fiable y asequible en las zonas rurales.
Los países en desarrollo se enfrentan a un doble reto en su transición energética: satisfacer la creciente demanda y limitar su dependencia de los combustibles fósiles, que a menudo son costosos y contaminantes. Por ejemplo, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), la demanda de energía en África aumentará un 60% para 2040, mientras que el coste medio del petróleo importado en estos países fue de 80 dólares por barril en 2022. En este contexto, las energías renovables, en particular la solar y la eólica, parecen ser una solución clave, pero su implementación sigue siendo compleja debido a su carácter intermitente y a la fragilidad de las infraestructuras.
La IA puede desempeñar un papel clave en la mejora de la gestión de las energías renovables y en la optimización de su producción, almacenamiento y distribución. Según la AIE, su uso podría aumentar la eficiencia de la red eléctrica en un 20% al minimizar las pérdidas y perfeccionar la distribución de la electricidad, promoviendo así una mejor integración de la energía solar y eólica en las infraestructuras nacionales. Con sus capacidades de optimización, la IA es una herramienta estratégica para combinar la expansión energética y la transición sostenible.
Previsión de la variabilidad de las energías renovables
Uno de los principales retos a los que se enfrentan las energías renovables es su dependencia de las condiciones naturales, como la insolación o la fuerza del viento. Por ejemplo, un día nublado puede reducir significativamente la producción de energía solar, mientras que la ausencia de viento hace que las turbinas eólicas sean ineficientes. Para superar esta variabilidad, la IA ofrece modelos predictivos capaces de anticipar estas fluctuaciones con gran precisión.
Estudios recientes muestran que los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar simultáneamente datos históricos e información meteorológica en tiempo real. Por ejemplo, en el África subsahariana, donde la energía solar es abundante, pero está infraexplotada, los proyectos piloto están utilizando la IA para predecir los períodos de máxima insolación y ajustar la producción en consecuencia. Un ejemplo de ello es el proyecto piloto Zagtouli en Burkina Faso, donde una planta de energía solar de 33 MW utiliza algoritmos de IA para optimizar la producción en función de las previsiones solares. Estas predicciones permiten a los gestores de redes eléctricas planificar mejor la distribución de energía, reduciendo el riesgo de escasez o excedentes.
Gestión de redes inteligentes
En las zonas rurales de los países en desarrollo, las redes eléctricas suelen ser frágiles y dispersas. La integración de las energías renovables en estas redes plantea retos técnicos, especialmente debido a su carácter intermitente. Aquí es donde entran en juego las redes inteligentes. Estos sistemas utilizan la IA para optimizar la distribución de energía en tiempo real, en función de la demanda y la producción disponible.
En la India, por ejemplo, se han desplegado proyectos de redes inteligentes que combinan la energía solar y el almacenamiento en baterías en aldeas remotas. Un caso digno de mención es el proyecto de microrred solar en el estado de Uttar Pradesh, donde se han instalado sistemas de energía solar gestionados por IA en más de 100 aldeas, proporcionando electricidad fiable a unos 40,000 hogares y reduciendo los apagones en un 70%. Estos sistemas pueden equilibrar la carga de energía, evitar apagones y garantizar un suministro estable. Además, la IA permite que las microrredes locales se conecten a fuentes de energía renovables, ofreciendo una solución sostenible para electrificar zonas rurales sin depender de una costosa infraestructura centralizada.
Mantenimiento predictivo de infraestructuras energéticas
El mantenimiento de las instalaciones de energía renovable, como las turbinas eólicas o los paneles solares, suele ser costoso y complejo, especialmente en zonas remotas. La IA ofrece una solución innovadora: el mantenimiento predictivo. Al analizar los datos de los sensores instalados en los equipos, los algoritmos de IA pueden detectar anomalías y predecir fallos incluso ántes de que ocurran.
Por ejemplo, un estudio realizado en Marruecos (Unimagec, 2023) demostró que el uso de la IA para monitorizar los aerogeneradores redujo los costes de mantenimiento en un 20% y aumentó la vida útil de las instalaciones. Este enfoque es particularmente adecuado para los países en desarrollo, donde los recursos financieros y técnicos son limitados. Al evitar fallos imprevistos, la IA ayuda a que las energías renovables sean más fiables y económicamente viables.
La inteligencia artificial no es solo una tecnología del futuro. Es una herramienta esencial para abordar los desafíos actuales de la transición energética. Al mejorar la predicción de la producción de energía, optimizar la gestión de las redes eléctricas y reducir los costos de mantenimiento, ofrece soluciones concretas para acelerar la adopción de energías renovables en los países en desarrollo. Para los responsables de formular las políticas, invertir en estas tecnologías representa una oportunidad adicional para fomentar el desarrollo sostenible, mejorar el acceso a la energía y contribuir a la lucha contra el cambio climático.
Sin embargo, este crecimiento no debe eclipsar la huella energética y medioambiental del propio despliegue de la IA. Los centros de datos, por ejemplo, consumen alrededor del 2% de la electricidad mundial, según la Agencia Internacional de la Energía, y así mismo requieren metales raros para los equipos y el creciente uso de la tierra. Un estudio de Boston Consulting Group estima que la IA podría reducir las emisiones globales de gases de efecto invernadero entre un 5 y un 10%, o entre 2.6 y 5.3 gigatoneladas de CO2 equivalente, pero este ahorro debe sopesarse con los 460 TWh consumidos anualmente por los centros de datos en 2022, una cifra que aumentará con el auge de la IA.
Al integrar la IA en sus estrategias energéticas, los gobiernos no solo pueden satisfacer las necesidades inmediatas de sus poblaciones, sino también sentar las bases para un futuro más resiliente y respetuoso con el medio ambiente, siempre que garanticen un equilibrio entre los beneficios esperados y los costos ambientales asociados. Ha llegado el momento de aprovechar esta oportunidad y hacer de la IA un pilar de la transición energética mundial, al tiempo que se desarrollan enfoques frugales y sostenibles para limitar su impacto ecológico.
