AI Weekly: cómo la red eléctrica puede beneficiarse del software inteligente

La red eléctrica de EE. UU. Ha estado agobiada durante mucho tiempo por una infraestructura envejecida. El 60% de las líneas de distribución han superado su esperanza de vida de 50 años, según Black y Veatch, mientras que Brattle Group espera gastar entre 1,5 billones y 2 billones de dólares para 2030 para modernizar la red y mantener la fiabilidad. El último informe de la Sociedad Estadounidense de Ingenieros Civiles encontró que las tendencias de inversión actuales en la red conducirán a brechas de financiamiento de $ 42 mil millones para transmisión y $ 94 mil millones para distribución para 2025.

Neil Sahota, director de innovación de la Universidad de California en Irvine, dice que el software inteligente abre la puerta a la implementación de IA diseñada para casos de uso de redes eléctricas. Las empresas de servicios públicos ya están utilizando inteligencia artificial para hacer frente a contingencias y fluctuaciones en el uso de energía. La predicción precisa de la carga garantiza que las operaciones no se interrumpan, evitando así apagones y caídas de tensión. Y puede mejorar la eficiencia de los procesos internos de las empresas de servicios públicos, lo que genera precios más bajos y un mejor servicio.

“Hay muchas pistas sutiles que muestran colectivamente dónde y cuándo puede ocurrir un desastre natural. Para “ver” las pistas, debemos procesarlas Mucho datos en un amplio espectro de variables y busque diferencias sutiles “, dijo Sahota a VentureBeat por correo electrónico.” Es difícil para las personas hacerlo de manera efectiva, pero está en la timonera de la IA. Considere los incendios, donde estamos usando información pronósticos de viento), vigilancia con drones e imágenes satelitales para predecir puntos calientes y cómo un incendio podría comenzar y propagarse. La IA puede monitorear todos estos millones de puntos de datos en tiempo real y generar modelos de pronóstico constantemente “.

Por ejemplo, la startup Autogrid trabaja con más de 50 empresas de servicios públicos en 10 países para proporcionar información sobre el uso de energía impulsada por IA. Su plataforma hace 10 millones de pronósticos cada 10 minutos y optimiza más de 50 megavatios de potencia, suficiente para abastecer al suburbio promedio. Flex, el producto estrella de la compañía, predice y controla decenas de miles de recursos energéticos de millones de clientes al ingerir, almacenar y administrar petabytes de datos de billones de puntos finales. Utilizando una combinación de ciencia de datos, aprendizaje automático y algoritmos de optimización de red, Flex modela tanto la física como el comportamiento del cliente, anticipando y adaptando automáticamente los patrones de oferta y demanda.

O’Connell cree que esfuerzos como el de X enfrentarán desafíos, particularmente en el lado de la ecuación de recursos de energía distribuida (DER). Los sistemas DER (tecnologías de almacenamiento o generación de energía a pequeña escala que brindan una alternativa o mejoran los sistemas de energía tradicionales) pueden ser difíciles de organizar porque podrían extenderse a paneles solares, configuraciones de carga de vehículos eléctricos e incluso termostatos inteligentes. Pero si una transformación digital de la red eléctrica tiene éxito, sus beneficios a largo plazo podrían ser significativos, dice O’Connell.

“Actualmente, cuando los operadores de sistemas independientes desean agregar un nuevo tipo de participante del mercado, se necesita un año para incorporar esos cambios. Estos son los sistemas de TI heredados “, dijo.” Los sistemas de TI que necesitarán los operadores de red tendrán que recibir una actualización importante de la tecnología de la década de 1990 que utilizan ahora “.

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Kyle Wiggers

Redactor de AI