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

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

Inteligencia artificial en el campo de las energías renovables – @shutterstock | monicaodo

Fue hace 33 años cuando entré en contacto con la todavía joven disciplina "inteligencia artificial" (IA). Traté con 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. Desde aquí seguí desarrollándome en el área de Intralogística hasta que aún llegué a Photovoltaics.

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.

Los titulares como la "inteligencia artificial (IA) como el impulsor de la transición energética" o "cómo la logística se beneficia de la inteligencia artificial" son callejones mediales, que no tienen que reproducirse al principio, que deben operarse para el desarrollo y el esfuerzo y que los costos son inicialmente visibles antes de que la rentabilidad financiera se vuelva 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.

Inteligencia artificial (IA) / Inteligencia artificial (IA) – Red inteligente – Red eléctrica inteligente – @shutterstock | monicaodo

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 energía a partir de turbinas solares y eólicas hace que el sistema de suministro sea mucho más pequeño y dependiente del clima que la operación de las centrales eléctricas convencionales. Además, es más probable que el consumo se base en el rango. La flexibilidad necesaria aún no se puede dominar con la infraestructura anterior. Un sistema descentralizado solo puede trabajar a través de procesos digitales en tiempo real y decisiones automatizadas ”, explica el Prof. Dr. Clemens Hoffmann, jefe de Fraunhofer IEE. Hoffmann ve la base de los próximos pasos en la transición de energía en la digitalización: “Los procesos de coordinación y toma de decisiones de un suministro descentralizado de energía renovable son extremadamente complejos. Es solo a través de la inteligencia artificial que es posible combinar diferentes sistemas, como la electricidad y el suministro de calor, así como la movilidad a través de decisiones automatizadas a gran escala. Con el establecimiento de un ecosistema para los sistemas de energía cognitiva, avanzamos las aplicaciones de AI 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 el desarrollo posterior de la transición de energía: la desviación de los organizados centralmente y basado en combustibles fósiles a un sistema de energía a un sistema de energía basado en fuentes renovables es un proceso muy complejo que solo puede ser dominado por un control inteligente", dice la ministra de Ciencia de Hessen, Angela Dorn. “El Centro de Competencia para los Sistemas de Energía Cognitiva brinda a los científicos espacio para nuevas ideas y enfoques de investigación para las innovaciones en la industria energética. Me complace que apoyemos la estructura. Ahora depende de combinar la experiencia de los investigadores con socios fuertes de la economía.

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 para los Sistemas de Energía Cognitiva (K-ES) analiza las tareas en el sistema de energía desde la perspectiva de IA y las desarrolla en las tres áreas de la industria de la energía cognitiva, las redes de energía cognitiva y la tecnología del sistema de energía cognitiva. “Un sistema de energía cognitiva determina independientemente su condición en función de la información disponible y aprende a lograr objetivos específicos. La inteligencia artificial no enfrenta inteligencia humana, sino con ella en un intercambio constante y la apoya. Con el desarrollo adicional de la tecnología, ambas partes cambiarán ”, explica el gerente de proyecto IEE André Baier.

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 de nubes. Luego se crea una plataforma digital, a través de la cual los socios de los negocios y la investigación pueden intercambiar ideas. El enfoque de la fase inicial está en el reclutamiento de científicos y el establecimiento de habilidades. "Nuestra preocupación es combinar a los científicos que tienen un objetivo común en mente, independientemente de dónde esté el mundo que el mundo está en casa", dijo Baier.

Hasta que la base oficial planificada del Centro de Competencia, el enfoque también se centre en la adquisición de socios y proyectos de aplicación de la economía. Debido a que una estrecha conexión con la industria energética es parte del concepto: los servicios de las compañías de energía K-E-FOR incluyen asesoramiento y estudios de concepto, prototipos y sistemas llave en mano. "Esperamos las aplicaciones de investigadores y empresas por igual, porque tal ecosistema vive de las redes entre la teoría y la práctica", enfatiza 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 de IA, el Centro de Competencia también ofrece a científicos invitados de todo el mundo la oportunidad de participar. "Debido a la infraestructura de capacitación especial, el hardware y el software correspondientes, así como un modelo y una base de datos integral, podemos operar la investigación EIC para el sistema de energía de manera eficiente y en toda la ubicación", explica el director científico de K-es, Christoph Scholz, las posibilidades existentes.

El desarrollo de la IA está trabajando intensamente en todo el mundo. Hasta ahora, Alemania ha emitido significativamente menos para una investigación correspondiente que los competidores de EE. UU. Y China. En el curso del paquete Corona Future del gobierno federal, se invertirán 5 mil millones de euros en IA para 2025. “En AI en el sistema energético, Alemania, como un lugar para negocios e investigación, tiene buenas condiciones para lograr el liderazgo de innovación global. Es importante que todos los interesados ​​avanzaran el tema ", dijo 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.

© Fraunhofer IEE – Aplicación – Sistemas cognitivos

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.

© Fraunhofer IEE – Avatar energético – Sistemas cognitivos

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.

© Fraunhofer IEE – Ecosistema – Sistemas cognitivos

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 ”

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