Importancia de la IA en el Sector Energético
1. La Importancia de la IA en la Gestión de la Energía Eléctrica
La inteligencia artificial juega un papel crucial en la gestión de la energía eléctrica, ya que permite una mayor eficiencia y sostenibilidad en la producción, distribución y consumo de energía. La IA es fundamental para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de la gestión de la energía eléctrica. Su implementación puede ayudar a reducir costos, mejorar la confiabilidad y mitigar el impacto ambiental del sector energético.
La industria de energías renovables es líder en innovación y adaptabilidad, lo que le permite aprovechar las ventajas de la Inteligencia Artificial para optimizar sus operaciones y crear soluciones innovadoras. Desde sus inicios, La Inteligencia Artificial ha buscado emular la cognición humana, impulsando a los investigadores a desarrollar sistemas informáticos capaces de simular la Inteligencia. Los sistemas inteligentesinteractúan con su entorno para lograr objetivos predeterminados, como un termostato que regula la temperatura para mantener un nivel deseado. CRUZ, D.I (2023)
Las tecnologías digitales revolucionarán los sistemas energéticos globales en las próximas décadas, haciéndolos más eficientes, inteligentes y sostenibles. Avances en datos, análisis y conectividad permitirán aplicaciones innovadoras, pero también plantearán desafíos en seguridad, privacidad y cambios en mercados y empleo.
2. Procesos de la IA en el Sector Energético
La incorporación de inteligencia artificial en la gestión de redes eléctricas ha cambiado la manera en que se supervisan y mantienen las infraestructuras energéticas, también se ha creado un sistema de IA que permite el monitoreo y análisis en tiempo real de la red eléctrica. El sistema emplea algoritmos avanzados para detectar anomalías, lo que asegura una mayor estabilidad en el suministro de electricidad. La capacidad de realizar análisis. predictivos y diagnosticar problemas antes de que se conviertan en fallas críticas, son fundamentales para mejorar la eficiencia operativa y la fiabilidad de la red.
Las técnicas de inteligencia artificial permiten desarrollar sistemas inteligentes qué diagnostican fallas en centrales eléctricas. Asimismo, se puede prever la demanda de electricidad utilizando nuevos algoritmos y la inteligencia artificial. Además, la IA es relevante en el sector energético, ya que puede ayudar a optimizar la operación y el control de los sistemas de producción industrial de energía. SÁNCHEZ, R. (2020)
La implementación de inteligencia artificial por parte de empresas como DeepMind y una compañía italiana de energía renovable demuestra una creciente tendencia hacia la modernización y optimización de la infraestructura energética. La capacidad de monitorear, analizar y predecir en tiempo real cambia la gestión de la energía, aumentando la eficiencia, disminuyendo costos y promoviendo la sostenibilidad. Estas innovaciones son esenciales para asegurar un suministro energético fiable y eficiente en un mundo en constante cambio.
3. Avances de la IA en el Sector Energético
Este proyecto técnico desarrolló un programa informático utilizando el lenguaje de programación Python para pronosticar la demanda de electricidad a mediano plazo (enero a diciembre de 2020) para la producción de EMPRESAS utilizando un enfoque de red neuronal artificial. Se presentan diferentes casos para comparar y encontrar la ANN más adecuada para la aplicación, esta comparación utiliza el cálculo del error cuadrático medio y el error porcentual absoluto medio
En este caso, utilice una ANN de tipo perceptrón multicapa con capacidades de transferencia y aprendizaje supervisado. Los datos históricos de demanda de energía y producción de líquido (de enero a diciembre de 2019) se dividieron en conjuntos de entrenamiento y conjuntos de prueba, que se utilizaron en las fases de entrenamiento y prueba, respectivamente. MONOBANDA, A (2020)
Los estudios de casos se presentan en función de la cantidad de variables de entrada, la cantidad de capas ocultas y la cantidad de neuronas en cada capa oculta. Los estudios han encontrado que los métodos basados en ANN pueden mejorar los resultados de pronóstico en comparación con los métodos de regresión lineal simples porque pueden reproducir mejor el comportamiento no lineal.
