El rol de Big Data e Inteligencia Artificial en la transformación digital del sector eléctrico

Actualmente, la infraestructura energética mundial se está transformando debido al ingreso de nuevas tecnologías disruptivas. Específicamente en el sector eléctrico, varios expertos coinciden en afirmar que las tendencias son la descarbonización, descentralización y digitalización [1,2]. Estas tendencias impactan de forma transversal a los modelos de operación y mantenimiento de la infraestructura eléctrica, transacciones en el mercado eléctrico y gestión de recursos humanos. Siendo así que se presentan nuevos problemas por resolver, distintas oportunidades y desafíos al status quo.

Las políticas internacionales y nacionales fomentan la descarbonización a través de la generación de energía con bajas emisiones de carbono y la mejora de eficiencia energética. Es así, que la transición energética, tan buscada en todo el mundo, solo sería efectiva a través de la mayor integración de energías renovables. Sin embargo, la integración de la energía renovable en el sistema eléctrico genera dos problemas principales: i) disminuye la inercia general del sistema y ii) aumenta la incertidumbre en la producción de energía[1,3]. Estos atributos hacen más desafiante la operación y administración de los sistemas de energía porque se necesita más flexibilidad para salvaguardar su operación normal y estabilidad [4].

Tradicionalmente, los sistemas eléctricos se han operado de forma centralizada, desde grandes centrales eléctricas conectadas a la red transmisión, para luego ser distribuida a los clientes finales. Este esquema está cambiando, tanto por el aumento de la generación distribuida, almacenamiento de energía, vehículos eléctricos (EV) y otras tecnologías. Las redes de distribución que fueron diseñados para un flujo de energía unidireccional, deberán enfrentar flujos de energía bidireccionales [2].

Las redes eléctricas incorporan todo tipo de innovaciones en la medición, el control, la comunicación y manejo de datos para operar de manera efectiva los sistemas de energía eléctrica.  Pero también se está implementando y/o actualizando infraestructura de medición avanzada (AMI), internet de las cosas (IoT) y unidades de medición fasorial (PMU) para recopilar mediciones eléctricas de alta resolución y precisión en todo el sistema [5]. Estas tecnologías permiten que el sistema eléctrico ingrese a la era digital. Permitiendo a su vez, nuevas formas de intercambiar bienes y servicios. Mediante la adopción de nuevos modelos de negocio digital, transacciones transparentes y/o contratos inteligentes [1,4].

Es así que sobre los sistemas eléctricos tradicionales se incorporan nuevas tecnologías (Ver figura 1). La incorporación de estas nuevas tecnologías junto a la digitalización da paso a la transición a redes eléctricas inteligentes (Smart Grid). El cual es un sistema de energía físico combinado con una capa cibernética de comunicación, control y automatización, anunciado para ofrecer mejoras en la operación, mayores eficiencias y menores costos para los consumidores [2]. La visión de la energía eléctrica digital y su comprensión total son fundamentales para una transición fluida de los sistemas tradicionales a los Smart Grid.

Sin embargo, expertos en la materia reconocen que los desafíos de los sistemas eléctricos son cada vez más complejos [6]. Por ejemplo, a medida que el sistema eléctrico evoluciona (junto con las tecnologías de medición y comunicación), da como resultado el aumento de la generación de datos heterogéneos [5]. Siendo así que se hace imperativo la gestión de datos generados por la infraestructura eléctrica como mediciones de energía y datos externos como información de clientes.

La pregunta es, ¿quién gestionará estos datos, la fuerza laboral humana o la digitalización? ¿Cuál sería una forma eficiente? [7]. Es así, que la enorme cantidad de datos generados por esta infraestructura requiere formas automatizadas de analizar los datos resultantes. Además, el cambio a sistemas eléctricos inteligentes, descentralizados y complejos crea tareas que rápidamente pueden volverse inmanejables para los operadores humanos.

Actualmente, existe una variedad de tecnologías que dan soporte a la digitalización del sistema eléctrico. Entre ellas tenemos la inteligencia artificial (AI), internet de las cosas (IoT), Big Data, Cloud computing y Blockchain[7]. Particularmente, los enfoques de IA se han identificado como una herramienta clave para abordar estos desafíos en los sistemas eléctricos [4] (Ver figura 2).. La Inteligencia artificial se puede utilizar para:

• Pronosticar la demanda eléctrica y comprender mejor los patrones de consumo de los usuarios finales. Lo cual permite gestionar la demanda.
• Pronosticar la generación de energía eléctrica. En especial de energías renovables como solar o eólica. Permitiendo de ese modo programar la operación económica del sistema eléctrico.
• Optimizar el mantenimiento y la gestión de los activos. Pues existen algoritmos que permiten estimar el estado de confiabilidad de la infraestructura eléctrica. Permitiendo evitar fallas intempestivas que afecten la continuidad del suministro eléctrico.
• Aliviar la carga sobre los seres humanos al ayudar y automatizar parcialmente la toma de decisiones. En especial a las decisiones rutinarias que se dan en el centro de control.
• Automatizar la programación y el control de la multitud de dispositivos utilizados.

Una consecuencia desafortunada de una mayor dependencia de la tecnología digital es una mayor vulnerabilidad a los ataques cibernéticos que pueden comprometer la confiabilidad de la red y provocar apagones y daños en los componentes. Estos ataques pueden incluir inyecciones de datos falsos que llevan a los sistemas de control a tomar acciones innecesarias y potencialmente dañinas, hasta la anulación directa de la central eléctrica o el control del sistema eléctrico. Además, la gran proliferación de datos que surgen de la red inteligente asociada con los recursos energéticos y el uso de energía ha generado preocupaciones sobre la privacidad y las violaciones de datos. Por ejemplo, la ocupación de una vivienda puede inferirse fácilmente de su perfil de consumo energético. [2]

Finalmente, podemos concluir que las tecnologías de digitales, en especial Big Data e Inteligencia artificial, juegan un rol vital en la transición hacia redes inteligentes. La transición a Smart Grid debe ser gradual y por partes hasta que se logre su implementación completa. El cómo realizar la implementación de estas tecnologías da lugar a grandes desafíos y oportunidades de investigación.

Referencias

[1]         M.L. Di Silvestre, S. Favuzza, E. Riva Sanseverino, G. Zizzo, How Decarbonization, Digitalization and Decentralization are changing key power infrastructures, Renewable and Sustainable Energy Reviews. (2018). doi:10.1016/j.rser.2018.05.068.

[2]         J.W. Mather, Market Design and Analysis for Uncertain, Flexible, and Decentralized Power Systems, UC Berkeley, 2018.

[3]         K.S. Ratnam, K. Palanisamy, G. Yang, Future low-inertia power systems: Requirements, issues, and solutions - A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews. (2020). doi:10.1016/j.rser.2020.109773.

[4]         I. Antonopoulos, V. Robu, B. Couraud, D. Kirli, S. Norbu, A. Kiprakis, D. Flynn, S. Elizondo-Gonzalez, S. Wattam, Artificial intelligence and machine learning approaches to energy demand-side response: A systematic review, Renewable and Sustainable Energy Reviews. (2020). doi:10.1016/j.rser.2020.109899.

[5]         B.P. Bhattarai, S. Paudyal, Y. Luo, M. Mohanpurkar, K. Cheung, R. Tonkoski, R. Hovsapian, K.S. Myers, R. Zhang, P. Zhao, M. Manic, S. Zhang, X. Zhang, Big data analytics in smart grids: State-of-theart, challenges, opportunities, and future directions, IET Smart Grid. (2019). doi:10.1049/iet-stg.2018.0261.

[6]         Y. Xu, P. Ahokangas, J.N. Louis, E. Pongrácz, Electricity market empowered by artificial intelligence: A platform approach, Energies. (2019). doi:10.3390/en12214128.

[7]         N.M. Kumar, A.A. Chand, M. Malvoni, K.A. Prasad, K.A. Mamun, F.R. Islam, S.S. Chopra, Distributed Energy Resources and the Application of AI, IoT, and Blockchain in Smart Grids, Energies. (2020). doi:10.3390/en13215739.

Revista Energía Andina

Este artículo fue publicado en la revista Energía Andina.