La obligada ‘smartización’ de la energía renovable: bienvenidos al futuro

Una mayor producción de energía renovable podría ayudar a aumentar el PIB mundial en más de un 1%. Si cualquier otra fuente de energía (gas, carbón, etc) ocupase su lugar, el coste de las externalidades haría que esa cifra fuese muy inferior. Las energías renovables son grandes contribuyentes de bienestar y valor, y no son sólo moralmente superiores a cualquier otra forma no sostenible de producción de energía ya que son beneficiosas para el medio ambiente y para la economía, sino que además permiten proyectos de menor escala en los que la gente puede participar.

Por supuesto, también conllevan algunos problemas e inconvenientes. Las energías renovables son de baja densidad, bajo factor de potencia y difíciles de integrar a la red tradicional. Todo esto implica la necesidad de un mayor apoyo técnico para que sean rentables, y su digitalización es la mejor solución. La mayoría de los inconvenientes podría resolverse si los inversores en energías renovables pudieran contar con una mayor seguridad de inversión, los gestores pudieran acceder fácilmente a una gestión profesional del riesgo, y los productores y consumidores pudieran recibir los beneficios de la gestión estandarizada de la cartera de sus activos, desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Para ello, los elementos clave necesarios son el internet de las cosas (IoT) y la posibilidad de analizar grandes cantidades de datos en cortos periodos de tiempo (DAaaS). El análisis inteligente de datos y la estructuración digital de datos aleatorios en la nube, son condiciones necesarias para las energías renovables ya que les permite hacer incursiones efectivas en el sistema de energía tradicional. DAaaS (Data Analytics as a Service) es la actividad que permite integrar y analizar los datos técnicos, financieros y medio ambientales, y las empresas que lo realizan utilizan sus propias plataformas digitales y de IoT, que les permiten acceder a dichos datos desde casi cualquier parte del mundo.

Gracias a todas estas innovaciones en el sector, se están utilizando nuevas técnicas enfocadas a los inversores para reducir los riesgos y los costes, así como mejorar el rendimiento y los beneficios. Pero también se ofrecen nuevas oportunidades en la gestión de los activos de energía eléctrica que están produciendo resultados espectaculares. Los datos técnicos de las centrales eléctricas, junto con los datos financieros, permiten maximizar la producción a lo largo de la vida útil de una central renovable de forma que las operaciones sean más fáciles, eficientes y baratas. De este modo, el aumento de la producción y la disminución de los costes gracias a estas innovaciones mejoran a la par el rendimiento de las inversiones.

La industria de la energía eléctrica está empezando a adoptar nuevas técnicas que son posibles gracias a las modernas plataformas digitales capaces de almacenar y procesar grandes y complejos conjuntos de datos. A menudo estas técnicas emplean el aprendizaje automático (machine learning), una forma de inteligencia artificial que utiliza algoritmos para sacar conclusiones mediante el estudio de grandes conjuntos de datos, que más tarde utiliza para ofrecer previsiones increíblemente precisas tanto meteorológicas, como técnicas, etc.

El mantenimiento predictivo de las plantas renovables requiere el estudio de todos los datos asociados a los equipos como paneles, turbinas, bombas y válvulas, para dar indicaciones sobre cuándo es probable que fallen, permitiendo su reparación o sustitución antes de que se rompan, por ejemplo, y dando como resultado una mayor seguridad y la capacidad de agilizar los programas de mantenimiento.

Para las empresas especializadas en el análisis inteligente de datos, empresas IntelliTech, el objetivo principal sobre el que trabajar son los datos y la información recabada. Este tipo de empresas entienden mejor que ninguna otra el funcionamiento del sector, aunque sea difícil de observar y predecir con precisión debido a la dificultad de estudiar aspectos como la climatología, por ejemplo, y analizan los matices capaces de maximizar la producción de energía, para actuar sobre ellos. De este modo, ofrecen valiosa información sobre métrica técnica, financiera y meteorológica en forma de curvas de potencia, tableros de control, gráficos y cuadros de mando que permiten recalibrar activos para maximizar la rentabilidad diaria de las inversiones. 

Esta automatización en el sector, así como el uso de dispositivos inteligentes y conectados, significa que los procesos que tradicionalmente necesitaban personal cualificado en una planta de procesamiento o generación, pueden enfocarse cada vez más hacia un funcionamiento más eficiente y de forma remota. El resultado serán menores costes de mano de obra, mayor seguridad con menos trabajadores en ambientes peligrosos y, por supuesto, mayor eficiencia y mayor precisión en las predicciones, lo que alimenta el hambre de inversión en el sector.

Por Rodrigo Villamizar, Head of Strategy Américas en Kaiserwetter