Smart Grid: Inteligencia artificial en el ámbito de las energías renovables

Publicado el: 10 de septiembre de 2020 / Actualización desde: 21 de junio de 2023 - Autor: Konrad Wolfenstein

Fue hace 33 años cuando entré en contacto con la aún joven disciplina de la “inteligencia artificial” (IA). Trabajé en los lenguajes de programación de IA LISP y Prolog. También entré en contacto con Internet a través de la red universitaria. Al mismo tiempo, el mercado de la televisión por satélite estaba en auge. A partir de aquí seguí desarrollándome en el área de la intralogística hasta desembocar en la hoy fotovoltaica.

En 1987 se fundó el FAW Ulm Participaron empresas como DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH y muchas otras. Estuve allí como asistente de investigación de 1988 a 1990.

Mientras tanto, la IA ha llegado a muchos campos, ya sea la medicina, el derecho, el marketing o los juegos de ordenador. Las más conocidas son las traducciones automáticas, por ejemplo con Google Translate o Deepl. Al analizar y pronosticar la evolución del precio de las acciones o manejar la avalancha de información en los motores de búsqueda.

La inteligencia artificial es una rama de la informática que se ocupa de la automatización de patrones de comportamiento, de los que pueden derivarse ayudas para la toma de decisiones y, en el mejor de los casos, pueden continuar procesos independientes y autónomos. Se utiliza principalmente cuando es necesario gestionar y coordinar una cantidad de datos de gran tamaño o desordenada pero inmanejable.

No siempre tiene éxito. Por ejemplo, Amazon tuvo que desactivar su IA para evaluar a los candidatos porque el sistema de evaluación automática perjudicaba a las mujeres .

E incluso en las traducciones automáticas, a menudo hay bloques toscos que provocan ceños fruncidos o sonrisas cuando se miran más de cerca.

Entonces no es tan fácil con la inteligencia artificial. En realidad, el problema no es la cantidad de datos, sino la asignación correcta. Debido a que anteriormente Amazon había contratado predominantemente a hombres, la IA concluyó que había un déficit de desempeño entre las mujeres. De hecho, se ha prestado menos atención al hecho de que la baja proporción de mujeres en profesiones dominadas por hombres tiene razones sociológicas.

El problema fundamental de la inteligencia artificial: la programación de los algoritmos y los datos iniciales son tan buenos como el trabajo subjetivo de los propios desarrolladores que los desarrollan y los ponen a disposición. Las deficiencias de objetividad debidas a emociones e intenciones individuales, así como los errores de interpretación y percepción de los desarrolladores, son asumidas por la IA, aprende con ellas y las amplía. Si luego se añade la falta de conocimiento sobre las conexiones entre las cosas y los procesos (cualificaciones clave), el círculo se cierra.

Más sobre esto: Inteligencia artificial simplificada

Por lo tanto, la IA necesita mucho tiempo de desarrollo y el coraje de afrontar contratiempos antes de poder convertirse en un sistema eficiente.

Titulares como “La inteligencia artificial (IA) como motor de la transición energética” o “Cómo se beneficia la logística de la inteligencia artificial” son éxitos mediáticos que no reflejan la cantidad de desarrollo y esfuerzo que es necesario realizar y, en primer lugar, sobre todo, los costos antes de que la rentabilidad financiera se haga visible.

Hasta ahora, la inteligencia artificial se ha utilizado en la industria energética principalmente para tareas de seguimiento o previsión.

 

Smart Grid – Electricidad inteligente

Sin embargo, a medida que aumenta la proporción de electricidad procedente de energías renovables, queda claro que en el futuro la IA también controlará los procesos del sistema energético a gran escala.

Si bien hasta ahora predominan las redes eléctricas con generación central de energía, la tendencia es hacia sistemas de generación descentralizados. Esto se aplica a la producción a partir de fuentes renovables, como sistemas fotovoltaicos, centrales solares térmicas, turbinas eólicas y plantas de biogás. Esto conduce a una estructura mucho más compleja, principalmente en el área de control de carga, mantenimiento de voltaje en la red de distribución y mantenimiento de la estabilidad de la red. A diferencia de las centrales eléctricas de tamaño mediano a grande, los sistemas de generación descentralizados más pequeños también alimentan directamente los niveles de tensión más bajos, como la red de baja tensión o la red de media tensión.

 

Construyendo una red eléctrica inteligente

Una red eléctrica inteligente integra a todos los actores en un sistema global a través de la interacción de generación, almacenamiento, gestión de red y consumo. Las centrales eléctricas (incluidas las de almacenamiento) ya están controladas de tal manera que siempre se produce la misma cantidad de energía eléctrica que se consume. Las redes eléctricas inteligentes incluyen en este control a los consumidores, así como a los pequeños proveedores de energía descentralizados y a los dispositivos de almacenamiento, de modo que, por un lado, el consumo se equilibra en el tiempo y el espacio (smart power/consumo de energía inteligente) y, por otro lado, no -los sistemas de generación desechables (por ejemplo, energía eólica y sistemas fotovoltaicos) y los consumidores (por ejemplo, iluminación) pueden integrarse mejor.

Debido a la mayor proporción de energías renovables, cada vez es más importante alinear las fluctuaciones en la producción de energía con las fluctuaciones en el consumo de energía. Además de la posibilidad de almacenar energía eléctrica mediante acumuladores de energía o plantas de almacenamiento de energía, también se puede generar electricidad en función de la demanda, p. B. mediante centrales hidroeléctricas o bioenergía, la ampliación de las redes eléctricas para una distribución rápida en una gran superficie, también existe la posibilidad de adaptar el consumo de energía al suministro de energía.

“La generación de electricidad a partir de turbinas solares y eólicas hace que el sistema de suministro esté mucho más fragmentado y dependa más de las condiciones climáticas que el funcionamiento de las centrales eléctricas convencionales. Además, el consumo debe basarse más estrechamente en el suministro eléctrico. La flexibilidad necesaria para ello todavía no se puede lograr con la infraestructura actual. Un sistema descentralizado sólo puede funcionar mediante procesos digitales en tiempo real y decisiones automatizadas”, explica el Prof. Dr. Clemens Hoffmann, director de Fraunhofer IEE. Hoffmann ve la digitalización como la base para los próximos pasos en la transición energética: “Los procesos de coordinación y toma de decisiones de un suministro descentralizado de energía renovable son extremadamente complejos. Sólo a través de la inteligencia artificial será posible conectar diferentes sistemas, como el suministro de electricidad y calor, así como la movilidad mediante decisiones automatizadas a gran escala. Al construir un ecosistema para sistemas de energía cognitivos, estamos impulsando las aplicaciones de la IA en el sector energético”.

 

Un sistema energético descentralizado necesita IA

Ya existe una necesidad concreta de IA en diversas áreas de la industria energética. El comercio automático de energía consiste en sistemas que identifican de forma independiente estrategias comerciales y activan compras o ventas. Las turbinas fotovoltaicas y eólicas, así como las estaciones de carga y los electrolizadores, pueden utilizar la IA para optimizar su funcionamiento y así evitar el mantenimiento y aumentar su vida útil. En el sector de redes, la tecnología se utiliza para evaluar una variedad de información, reconocer situaciones críticas y apoyar su solución.

Fraunhofer IEE lleva 15 años trabajando en inteligencia artificial para predecir la generación de electricidad en función del clima a partir de energía solar, eólica y bioenergía. En Kassel también se está desarrollando un sistema de comercio automático para la bolsa de electricidad EPEX Spot.

 

Investigación para la IA en la industria energética

“La inteligencia artificial es una tecnología clave para un mayor desarrollo de la transición energética: el paso de una economía centralizada basada en centrales eléctricas basada en combustibles fósiles a un sistema energético basado en fuentes renovables es un proceso muy complejo que sólo puede dominarse a través de sistemas inteligentes. control “, dijo la ministra de Ciencia de Hesse, Angela Dorn. “El Centro de Competencia para Sistemas de Energía Cognitivos brinda a los científicos espacio para nuevas ideas y enfoques de investigación para innovaciones en la industria energética. Me complace que estemos apoyando el desarrollo. Ahora es importante combinar la experiencia de los investigadores con socios fuertes de la industria”.

Por eso se está construyendo en Kassel un nuevo centro de competencias para sistemas energéticos cognitivos. El proyecto de investigación sobre inteligencia artificial en el sistema energético busca socios científicos y empresariales y ve buenas condiciones para que Alemania, como lugar empresarial y de investigación, alcance el liderazgo mundial en innovación en este tema. Por este motivo, el estado federado de Hesse apoya el desarrollo del nuevo centro de competencias con el apoyo del Instituto Fraunhofer de Economía Energética y Tecnología de Sistemas Energéticos (IEE).

El nuevo Centro de Competencia de Sistemas de Energía Cognitiva de Kassel investiga estos campos de aplicación de la IA, cuyo desarrollo financia el gobierno federado de Hesse con un total de 5,8 millones de euros entre 2020 y 2022.

 

El K-ES

Desde mediados de 2020, Fraunhofer IEE creó el Cognitive Energy System Competence Center (K-ES) para investigar los temas de economía de la energía cognitiva, redes de energía cognitiva y tecnología de sistemas de energía cognitiva. El proceso de desarrollo se lleva a cabo durante diez años. El K-ES pretende convertirse en un centro nacional e internacional de inteligencia artificial en la investigación y la docencia.

El Centro de Competencia de Sistemas de Energía Cognitiva (K-ES) analiza las tareas del sistema energético desde una perspectiva de IA y las desarrolla aún más en las tres áreas de gestión de energía cognitiva, redes de energía cognitiva y tecnología de sistemas de energía cognitiva. “Un sistema de energía cognitivo determina de forma independiente su estado basándose en la información disponible y aprende a alcanzar objetivos específicos. La inteligencia artificial no se opone a la inteligencia humana, sino que está en constante intercambio con ella y la apoya. A medida que la tecnología siga desarrollándose, ambas partes cambiarán”, explica André Baier, director de proyectos del IEE.

La industria energética también puede aprovechar los hallazgos de otros sectores. La IA ya está cambiando de manera sostenible los sectores de la industria automotriz, el comercio minorista, los seguros y las finanzas. Para la transición energética con energías renovables y el acoplamiento sectorial, las áreas más importantes de la digitalización son los productores y consumidores inteligentes, las centrales eléctricas virtuales, las tecnologías de redes inteligentes y la economía energética en tiempo real.

 

Conceptos y aplicaciones para los negocios.

El concepto de estructura de la K-ES fue desarrollado por Fraunhofer IEE. La iniciativa se basa en un acuerdo de coalición del gobierno del estado de Hesse. Ahora ha comenzado la fase de construcción. El objetivo principal es crear un ecosistema para las innovaciones y formar una comunidad de expertos. El nuevo centro de competencia formará parte del campus Fraunhofer IEE en Kassel, actualmente en construcción, y complementará el espectro de investigación para la transformación de sistemas energéticos.

En el primer paso, las instalaciones y la infraestructura de TI se configuran con un sistema en la nube. A continuación se creará una plataforma digital a través de la cual los socios empresariales y de investigación podrán intercambiar ideas. El objetivo de la fase inicial es reclutar científicos y desarrollar habilidades. "Nuestro objetivo es conectar a científicos que tienen un objetivo común en mente, independientemente del lugar del mundo en el que se encuentren los expertos", afirma Baier.

Hasta la prevista creación oficial del centro de competencia, la atención se centrará también en conseguir socios y proyectos de aplicación de la industria. Porque una estrecha conexión con la industria energética forma parte del concepto: los servicios de K-ES para las empresas energéticas incluyen asesoramiento y estudios de concepción, pasando por prototipos hasta sistemas llave en mano. "Aceptamos solicitudes tanto de investigadores como de empresas, porque un ecosistema de este tipo se nutre de la interconexión entre teoría y práctica", subraya Hoffmann.

 

El objetivo: una comunidad de reputación internacional en Alemania

Está previsto que durante los próximos diez años alrededor de 100 expertos de K-ES trabajen en las disciplinas de ciencia de datos, avances en aprendizaje automático, sistemas de recomendación y gestión de la innovación digital. Actualmente en Fraunhofer IEE trabajan 15 empleados en estas áreas. El objetivo de la nueva instalación es convertirse en una de las comunidades líderes en IA en la industria energética en Alemania.

Para tener en cuenta la alta internacionalidad de la investigación en IA, el centro de competencia también ofrece la oportunidad de participar a científicos visitantes de todo el mundo. "Gracias a la infraestructura de formación especial, al hardware y software adecuados, así como a un modelo y una base de datos completos, podemos llevar a cabo investigaciones de IA para el sistema energético de forma eficiente y en todos los lugares", explica el director científico de K-ES, Christoph Scholz, el posibilidades existentes.

Se está trabajando intensamente en todo el mundo en el desarrollo de la IA. Hasta ahora, Alemania ha gastado mucho menos en investigación correspondiente que sus competidores EE.UU. y China. Como parte del paquete de futuro Corona del gobierno federal, hasta 2025 se invertirán 5 mil millones de euros en IA. “En lo que respecta a la IA en el sistema energético, Alemania, como lugar empresarial y de investigación, está bien situada para alcanzar el liderazgo mundial en innovación. Es importante que todas las partes interesadas avancen juntas en este tema”, afirma Hoffmann.

 

Sistemas cognitivos

Un sistema cognitivo es un sistema digital con interfaces entre el mundo digital y el entorno que puede percibir y comprender cosas, así como sacar conclusiones y aprender de ellas. Los sistemas cognitivos son capaces de desarrollar de forma independiente soluciones para las tareas humanas. Pueden interactuar y cooperar con otros sistemas digitales, interpretar contextos y son adaptables.

Los sistemas cognitivos se utilizan cada vez en más ámbitos y representan, por ejemplo, la tecnología fundamental para los vehículos autónomos, los asistentes personales inteligentes, la Industria 4.0 y el Internet de las cosas. Una característica típica de estos sistemas es que pueden procesar grandes cantidades de datos. cantidades de datos en poco tiempo y en forma integrada en un sistema de nivel superior (sistema de sistemas). Hasta 2020 se han invertido decenas de miles de millones de euros en esta tecnología en todo el mundo.

Un sistema cognitivo puede determinar de forma independiente su propio estado y el de sus activos basándose en la información disponible y, a través de su capacidad de adaptación, aprender a alcanzar objetivos específicos de forma independiente. Los sistemas energéticos cognitivos son una tecnología clave para la transición energética. Las aplicaciones en la industria eléctrica se pueden encontrar en el área de la gestión de redes y la gestión de la generación y el consumo.

Dentro del ecosistema de sistemas de energía cognitiva, el acceso a la IA se facilita para los distintos roles del mercado. Las tareas de los operadores de sistemas y puntos de medición, de los administradores de grupos de equilibrio y de los comercializadores directos están tan automatizadas que pueden funcionar de forma independiente. El modelo “Energy Avatar” (ver arriba) ilustra con qué facilidad un “constructor de viviendas” puede participar en el mercado energético con su sistema solar si todos los procesos están automatizados. El avatar energético se está desarrollando actualmente en colaboración entre los Institutos Fraunhofer IEE e IOSB-AST.

Una estrecha conexión con la industria energética forma parte del concepto: los servicios de K-ES para las empresas energéticas incluyen consultoría y estudios de concepto, pasando por prototipos hasta sistemas llave en mano. El ecosistema prospera gracias a la interconexión entre teoría y práctica.

Automatización y autonomización. Lea más sobre esto aquí: “ Neutralidad de CO2: aprenda de Amazon ”