La transición hacia un sistema energético descarbonizado no depende únicamente de instalar más paneles solares o aerogeneradores. También exige desarrollar infraestructuras capaces de gestionar una producción eléctrica cada vez más variable, descentralizada y compleja. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) está adquiriendo un papel estratégico para mejorar la eficiencia de las redes, integrar las fuentes renovables y optimizar el almacenamiento de energía.
Según informa BBVA, las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten procesar grandes cantidades de información procedente de sensores, previsiones meteorológicas y patrones de consumo. A partir de estos datos, los operadores pueden anticipar cambios en el funcionamiento del sistema eléctrico y tomar decisiones prácticamente en tiempo real.
Esta capacidad resulta especialmente relevante para las energías solar y eólica, cuya generación depende de condiciones meteorológicas cambiantes. Prever cuándo habrá mayor producción, identificar posibles desequilibrios y determinar cómo distribuir o almacenar la electricidad son algunas de las aplicaciones que pueden contribuir a acelerar la transición ecológica.
Uno de los principales obstáculos para incorporar mayores cantidades de electricidad renovable es la dificultad de garantizar que la generación y la demanda coincidan en cada momento.
Carlos Santos, profesor titular de la Universidad de Alcalá y miembro del grupo de investigación GEISER, explica que la incertidumbre asociada a la producción eólica y fotovoltaica exige contar con sistemas de gestión cada vez más avanzados.
Para responder a este desafío, la inteligencia artificial permite elaborar previsiones meteorológicas y energéticas con horizontes que abarcan desde unas pocas horas hasta varios días. De esta manera, los operadores pueden planificar mejor la generación, anticipar necesidades de almacenamiento y reducir el riesgo de que se desperdicie electricidad renovable.
Este último problema se conoce como vertido de energía: se produce cuando la electricidad generada no puede utilizarse ni transportarse debido a la falta de demanda, capacidad de red o almacenamiento.
Los algoritmos predictivos permiten identificar estas situaciones antes de que ocurran y diseñar estrategias para aprovechar los excedentes.
Otra aplicación relevante es el mantenimiento predictivo de las instalaciones. Mediante el análisis continuo de datos, la IA puede detectar comportamientos anómalos y anticipar averías en equipos e infraestructuras. Esto facilita las intervenciones preventivas, reduce costes operativos y contribuye a utilizar los recursos de manera más eficiente.
El crecimiento del autoconsumo, la movilidad eléctrica y las instalaciones renovables distribuidas está modificando profundamente el funcionamiento de las redes eléctricas.
Frente al modelo tradicional, basado principalmente en grandes centrales que suministraban electricidad a los consumidores, el sistema actual incorpora numerosos puntos capaces tanto de consumir como de generar energía.
Esta transformación requiere infraestructuras más flexibles y bidireccionales. Es aquí donde adquieren importancia las denominadas smart grids o redes eléctricas inteligentes.
Estas redes combinan sensores, comunicaciones digitales, modelos avanzados y herramientas de inteligencia artificial para supervisar el sistema y anticipar posibles incidencias.
Santos compara las limitaciones de las infraestructuras eléctricas con las de una red de tuberías: del mismo modo que una conducción de agua tiene una capacidad máxima, las líneas eléctricas solo pueden transportar una determinada cantidad de energía.
Cuando una región genera más electricidad renovable de la que puede consumir o distribuir, es necesario buscar alternativas de almacenamiento o redistribución.
La IA facilita esta tarea al analizar conjuntamente la producción, la demanda y las restricciones de transporte. De esta forma, ayuda a prevenir congestiones, mejorar la estabilidad del suministro y aumentar la capacidad de integración de las renovables.
En este ámbito también destacan los gemelos digitales, representaciones virtuales de instalaciones o sistemas físicos que permiten simular diferentes escenarios. Combinados con inteligencia artificial, pueden utilizarse para anticipar fallos y evaluar el comportamiento de las infraestructuras antes de adoptar determinadas decisiones.
El almacenamiento constituye otro de los grandes pilares de la transformación energética. A diferencia de otros recursos, la electricidad requiere mantener un equilibrio constante entre la cantidad que se produce y la que se consume.
Las baterías permiten almacenar los excedentes renovables y utilizarlos cuando disminuye la generación o aumenta la demanda. Sin embargo, su funcionamiento eficiente depende de una gestión precisa de múltiples variables.
La inteligencia artificial puede contribuir a mejorar estos sistemas mediante el seguimiento del estado de carga, la temperatura, la tensión, la corriente eléctrica y los ciclos de utilización.
Entre sus principales aplicaciones se encuentra la posibilidad de conocer con mayor precisión cuánta energía tiene disponible una batería en cada momento. Esta información permite ajustar la potencia de carga y reservar capacidad para futuros excedentes renovables.
También facilita la planificación del almacenamiento a partir de previsiones de producción y consumo. Por ejemplo, los modelos pueden analizar escenarios de 24 horas para evitar que las baterías se encuentren completamente llenas cuando haya un aumento de generación o descargadas cuando sea necesario suministrar electricidad.
Otra ventaja está relacionada con la vida útil de estos dispositivos. Las baterías están compuestas por celdas electroquímicas que experimentan un deterioro progresivo.
Mediante modelos predictivos, es posible identificar signos de degradación, determinar cuándo conviene sustituir determinadas celdas o módulos y mejorar las estrategias de mantenimiento. Esto contribuye a prolongar la vida útil de los equipos y reducir sus costes de operación.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial no se limitan a las grandes infraestructuras de generación y distribución.
Su utilización también puede favorecer una gestión más eficiente de la electricidad en viviendas, edificios e instalaciones industriales, mediante el análisis de patrones de consumo y la identificación de oportunidades de optimización.
Desde una perspectiva ambiental, estas herramientas ofrecen distintas posibilidades para avanzar hacia un sistema energético con menores emisiones.
Por una parte, permiten mejorar el aprovechamiento de la electricidad renovable y reducir los excedentes que no pueden incorporarse a la red. Por otra, contribuyen a ajustar la producción a las necesidades reales de consumo y a gestionar de forma coordinada la generación, el almacenamiento y la demanda.
Además, la detección temprana de incidencias puede favorecer un funcionamiento más seguro y eficiente de las infraestructuras.
No obstante, su potencial depende de la disponibilidad de información fiable y de la capacidad de integrar estas soluciones en los sistemas energéticos existentes.
Pese a sus ventajas, la aplicación de inteligencia artificial en el sector energético todavía afronta obstáculos importantes.
Uno de los principales es la necesidad de disponer de datos suficientes y de calidad para entrenar modelos predictivos fiables. Esta limitación resulta especialmente significativa en el almacenamiento a gran escala, donde la información disponible sobre el comportamiento de las baterías todavía es relativamente reciente.
A ello se añaden los costes de desarrollo e implantación tecnológica y la complejidad de gestionar una producción renovable condicionada por factores meteorológicos variables.
También existen desafíos relacionados con la infraestructura informática necesaria para ejecutar los algoritmos.
Aunque una parte importante del procesamiento puede realizarse mediante servicios en la nube, determinadas funciones requieren respuestas prácticamente inmediatas. En estos casos, el análisis debe ejecutarse directamente en equipos locales para garantizar la rapidez de las decisiones.
Para Santos, el desarrollo de redes inteligentes y la integración de inteligencia artificial en gemelos digitales representan algunas de las soluciones con mayor potencial para superar estas dificultades.
La incorporación de inteligencia artificial al sistema eléctrico se ha convertido en una línea de innovación internacional.
De acuerdo con un informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), Estados Unidos y China ocupan posiciones de liderazgo en tecnologías relevantes para este proceso, especialmente en programas informáticos industriales y robótica, respectivamente. Europa, por su parte, destaca en automatización industrial.
La Unión Europea también está impulsando proyectos destinados a modernizar las redes eléctricas y facilitar la integración de fuentes renovables.
Un informe de la Agencia Ejecutiva Europea de Clima, Infraestructuras y Medio Ambiente (CINEA), organismo vinculado a la Comisión Europea, sitúa a la UE entre las regiones más avanzadas en la utilización de inteligencia artificial aplicada al sector energético.
En el marco del programa Horizonte Europa 2021-2027, se han destinado alrededor de 1.000 millones de euros a investigación e innovación en sistemas energéticos, redes y almacenamiento.
Entre las partidas señaladas destacan aproximadamente 100 millones de euros para soluciones avanzadas de redes inteligentes durante 2026-2027, otros 75 millones destinados a aplicaciones de inteligencia artificial en energía y 190 millones para impulsar soluciones digitales vinculadas a las renovables.
Dinamarca figura entre los países europeos con una trayectoria destacada en este ámbito, gracias a su elevada incorporación de energías renovables y su experiencia en redes eléctricas inteligentes.
Entre las iniciativas de investigación sobresale también GREEN.DAT.AI, un proyecto europeo orientado al desarrollo de plataformas de datos e inteligencia artificial más eficientes, en el que participan empresas como la portuguesa EDP Energía.
