La inteligencia artificial al servicio de las redes eléctricas: de la electrónica de potencia a la gestión energética

Introducción

La transición energética hacia un modelo más sostenible y descentralizado está transformando profundamente las redes eléctricas. La irrupción de las energías renovables, la electrificación del transporte y el auge del autoconsumo están introduciendo nuevos retos técnicos y económicos que requieren soluciones innovadoras. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta clave para abordar la creciente complejidad de las redes eléctricas, tanto en el diseño y control de equipos de electrónica de potencia, como en la gestión energética y económica de los sistemas eléctricos.

Pero… ¿qué significa exactamente aplicar «inteligencia artificial» en este campo? Y, sobre todo, ¿cómo se está utilizando ya en proyectos reales?

¿Qué es la inteligencia artificial?

Cuando hablamos de inteligencia artificial, es fácil imaginar sistemas casi autónomos, capaces de tomar decisiones complejas como si fueran humanos. Pero en realidad, la IA no es una caja negra mágica ni un ente misterioso. La IA es, en esencia, un conjunto de algoritmos diseñados para extraer patrones y tomar decisiones basadas en datos.

Más concretamente, dentro de la IA encontramos ramas como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), que se caracterizan por su capacidad para aprender a partir de grandes volúmenes de datos y ajustar su comportamiento sin necesidad de una programación explícita de todas las reglas.

¿Por qué es esto relevante en las redes eléctricas? Porque el sistema eléctrico moderno genera enormes cantidades de datos: medidas de tensión y corriente, previsiones meteorológicas, curvas de demanda, estados de carga de baterías, etc. La IA actúa como una capa que transforma esos datos en conocimiento accionable, permitiendo optimizar procesos que antes dependían exclusivamente de modelos estáticos o de la experiencia humana.

En el ámbito de la electrónica de potencia, por ejemplo, los algoritmos de IA permiten afinar los controladores de convertidores, inversores y otros equipos para que respondan mejor a condiciones variables, o establecer operaciones de mantenimiento predictivo.

En la gestión energética, los modelos predictivos basados en IA facilitan equilibrar la oferta y la demanda en sistemas con alta penetración de renovables, donde la variabilidad es una constante.

La IA, por tanto, no sustituye a los modelos físicos ni al conocimiento ingenieril: los complementa y los potencia, permitiendo que los sistemas sean más adaptativos, robustos y eficientes.

Casos de uso reales

Para entender mejor el papel de la IA en las redes eléctricas, veamos dos ejemplos concretos donde ya se está aplicando con éxito o en fase de investigación.

Control predictivo y machine learning en aerogeneradores

Control predictivo y machine learning en aerogeneradores

Uno de los retos clave en la operación de aerogeneradores es maximizar la potencia capturada del viento mientras se minimizan las cargas mecánicas que sufre la estructura. Tradicionalmente, este equilibrio se aborda mediante controladores lineales diseñados para un rango operativo determinado.

En un trabajo dado a conocer por MathWorks, se utilizó un controlador predictivo basado en modelos (MPC, por sus siglas en inglés) para gestionar las variables del aerogenerador de forma anticipada, previendo el comportamiento del sistema frente a perturbaciones. Lo innovador fue que, sobre esta base, se incorporó un modelo de aprendizaje automático que ajustaba dinámicamente los parámetros del MPC en función de las condiciones de operación y las cargas medidas.

Este enfoque híbrido permitió reducir las cargas en la turbina sin comprometer significativamente la producción de energía, abriendo la puerta a una operación más duradera y eficiente de los aerogeneradores, especialmente en entornos con alta variabilidad del viento.

Planta de potencia virtual en Guadalajara (Castilla-La Mancha, España)

Otro ejemplo destacado es el proyecto Rural VPP desarrollado en la región de Guadalajara (España). Esta iniciativa, de carácter pionero a nivel nacional, busca integrar diversas fuentes renovables —principalmente solar fotovoltaica— junto con sistemas de almacenamiento energético y redes de intercambio entre prosumidores, para crear una planta virtual capaz de comportarse como si fuera una central eléctrica convencional frente al sistema eléctrico.

El uso de algoritmos de IA en este proyecto es clave para coordinar y optimizar el funcionamiento de los distintos activos distribuidos. La IA permite, entre otras cosas:

• Predecir la generación y la demanda local en función de variables meteorológicas y de consumo histórico.
• Gestionar en tiempo real el almacenamiento de energía, decidiendo cuándo almacenar y cuándo liberar energía para maximizar la rentabilidad y asegurar el suministro.
• Participar en mercados de servicios de red, ofreciendo capacidad de regulación o soporte de frecuencia de manera distribuida.

Este tipo de plantas virtuales representan un paso fundamental hacia redes eléctricas más resilientes, flexibles y sostenibles, donde la inteligencia artificial actúa como el cerebro que coordina y optimiza los flujos energéticos.

Conclusión

La inteligencia artificial está dejando de ser una promesa para convertirse en una herramienta cotidiana, incluso en el desarrollo y operación de las redes eléctricas modernas. Desde la mejora de los controladores de electrónica de potencia, hasta la optimización de sistemas energéticos distribuidos, la IA aporta un enfoque basado en datos que complementa los métodos tradicionales y abre nuevas posibilidades de eficiencia, sostenibilidad y resiliencia.

En un contexto de transición energética global, entender y aprovechar estas tecnologías no es solo una oportunidad, sino una necesidad para construir el sistema eléctrico del futuro.

Referencias

[1] – Wikipedia, Inteligencia Artificial

[2] – Developing and Testing Model Predictive Control Algorithms for Wind Turbines for Field Testing

[3] – Enhancing Wind Turbines with Model Predictive Control

[4] – Rural VPP, UAH

[5] – https://www.next-kraftwerke.com/vpp/virtual-power-plant