A intelixencia artificial ao servizo das redes eléctricas: da electrónica de potencia á xestión enerxética

Introdución

A transición enerxética cara a un modelo máis sostible e descentralizado está a transformar profundamente as redes eléctricas. A irrupción das enerxías renovables, a electrificación do transporte e o auxe do autoconsumo están a introducir novos retos técnicos e económicos que requieren solucións innovadoras. Neste contexto, a intelixencia artificial (IA) está a emerxer como unha ferramenta chave para abordar a crecente complexidade das redes eléctricas, tanto no deseño e control de equipos de electrónica de potencia, como na xestión enerxética e económica dos sistemas eléctricos.

Pero… que significa exactamente aplicar “intelixencia artificial” neste campo? E, sobre todo, como se está xa a utilizar en proxectos reais?

Que é a intelixencia artificial?

Cando falamos de intelixencia artificial, é fácil imaxinar sistemas case autónomos, capaces de tomar decisións complexas coma se fosen humanos. Pero en realidade, a IA non é unha caixa negra máxica nin un ente misterioso. A IA é, en esencia, un conxunto de algoritmos deseñados para extraer patróns e tomar decisións baseadas en datos.

Máis concretamente, dentro da IA atopamos ramas como a aprendizaxe auntomática (machine learning) e a aprendizaxe profunda (deep learning), que se caracterizan pola súa capacidade para aprender a partir de grandes volumes de datos e axustar o seu comportamento sen necesidade dunha programación explícita de tódalas regras.

Por que é isto relevante nas redes eléctricas? Porque o sistema eléctrico moderno xera enormes cantidades de datos: medidas de tensión e corrente, previsións meteorolóxicas, curvas de demanda, estados de carga de baterías, etc. A IA actúa como unha capa que transforma eses datos en coñecemento accionable, permitindo optimizar procesos que antes dependían exclusivamente de modelos estáticos o da experiencia humana.

No ámbito da electrónica de potencia, por exemplo, os algorritmos de IA permiten afinar os controladores de convertidores, investidores e outros equipos para que respondan mellor a condicións variables, ao establecer operación de mantemento predictivo.

Na xestión enerxética, os modelos preditivos baseados na IA facilitan equilibrar a oferta e a demanda en sistemas con alta penetración de renovables, onde a variabilidade é unha constante.

A IA, polo tanto, non substitúe aos modelos físicos nin ao coñecemento enxeñeril: os complementa e os potencia, permitindo que os sistemas sexan máis adaptativos, robustos e eficientes.

Casos de uso reais

Para entender mellor o papel da IA nas redes eléctricas, vexamos dous exemplos concretos onde xa se está a aplicar con éxito ou en fase de investigación.

Control predictivo e machine learning en aeroxeradores

Un dos retos chave na operación de aeroxeradores é maximizar a potencia capturada do vento mentras minimízanse a s cargas mecánicas que sofre a estrutura. Tradicionalmente, este equilibrio abórdase mediante controladores lineais deseñados para un rango operativo determinado.

Nun traballo dado a coñecer por MathWorks, utilizouse un controlador preditivo baseado en modelos (MPC, polas súas siglas en inglés) para xestionar as variables do aeroxerador de forma anticipada, prevendo o comportamento do sistema fronte a perturbacións. O innovador foi que, sobre esa bae, incorporouse un modelo de aprendizaxe automático que axustaba dinámicamente os parámetros do MPC en función das condición de operación e as cargas medidas.

Este enfoque híbrido permitiu reducir as cargas na turbina sen comprometer significativamente a producción de enerxía, abrindo a porta a unha operación máis duradera e eficiente dos aeroxeradores, especialmente en contornas con alta variabilidade do vento.

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

Outro exemplo destacado é o proxecto Rural VPP desenvolto na rexión de Guadalaxara (España). Esta iniciativa, de carácter pioneiro a nivel nacional, busca integrar diversas fontes renovables – principalmente solar fotovoltaica- xunto con sistemas de almacenaxe enerxético e redes de intercambio entre prosumidores, para crear unha planta virtual capaz de comportarse como se fose unha central eléctrica convencional fronte o sistema eléctrico.

O uso de algoritmos de IA neste proxecto é chave para coordinar e optimizar o funcionamento dos distintos activos distribuidos. A IA permitem entre outras cousas:

• Predecir a xeración e a demanda local en función de variables meteorolóxicas e de consumo histórico.
• Xestionar en tempo real a almacenaxe de enerxía, decidindo cando almacenar e cando liberar enerxía para maximizar a rendibilidade e asegurar a subministración.
• Participar en mercados de servizos de rede, ofrecendo capacidade de regulación ou soporte de frecuencia de maneira distribuída.

Este tipo de plantas virtuais representan un paso fundamental cara a redes eléctricas máis resilientes, flexibles e sostibles, onde a intelixencia artificial actúa como ocerebro que coordina e optimiza os fluxos enerxéticos.sent a fundamental step towards more resilient, flexible and sustainable power grids, where artificial intelligence acts as the brain that coordinates and optimises energy flows.

Conclusión

A intelixencia artificial está a deixar de ser unha promesa para converterse nunha ferramenta cotiá, mesmo no desenvolvemento e operación das redes eléctricas modernas. Dende a mellora dos controladores de electrónica de potencia, ata a optimización de sistemas enerxéticos distribuídos, a IA achega un enfoque baseado en datos que complementa os métodos tradicionais e abre novas posibilidades de eficiencia, sustentabilidade e resiliencia.

Nun contexto de transición enerxética global, entender e aproveitar estas tecnoloxías non é só unha oportunidade, senón unha necesidade para construír o sistema eléctrico do 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