Sistemas predictivos para la industria eléctrica

06-Jul-2018

La transformación digital en la industria eléctrica ha permitido mejorar, significativamente, sus procesos y operaciones, gracias a las diferentes herramientas tecnológicas optimizadas. Entre estas se pueden destacar la inteligencia artificial (AI) y el machine learning, que permiten hacer predicciones relacionadas con el consumo energético y tomar medidas relacionadas con el mantenimiento de las redes, entre una variada gama de posibilidades.

La preocupación de que la oferta energética resulte insuficiente para satisfacer la demanda, que incrementa cada día, ha llevado a la transformación digital del sector. Esto permite ir un paso adelante en cuanto a las necesidades de los usuarios, buscar fórmulas para optimizar el suministro de electricidad y verificar también posibles fugas o pérdidas de energía durante el proceso de distribución.

Las soluciones de tecnología relacionadas con AI, así como el machine learning, permiten determinar patrones de conducta de los consumidores y tomar medidas tendentes a un uso racional de la energía.

Disminución de costos

Uno de los grandes avances que la AI ha traído para las empresas proveedoras de electricidad es el ahorro en materia de infraestructura, sin que ello afecte la calidad del servicio. Esto se logra al racionalizar el gasto energético mediante el uso de medidores y aplicaciones destinados a reducir pérdidas, regular el flujo de energía y ser más eficientes.

La tecnología digital, asistida por la inteligencia artificial y el machine learning, permite que, con la misma infraestructura que ya está instalada, las empresas de energía puedan atender satisfactoriamente la demanda, inclusive en las horas de mayor consumo. Al optimizar el uso de la energía, la ampliación de la infraestructura deja de ser necesaria.

Equilibrio oferta-demanda

La tecnología inteligente llega en auxilio de la industria energética para lograr equilibrar la oferta y la demanda de fluido eléctrico principalmente. Controlar y reducir a su mínima expresión la inestabilidad en las redes de energía compartidas es posible gracias a estos avances. También pone fin a los patrones impredecibles relacionados con la producción de energía y también con el consumo individual.

La automatización de los procesos de rutina, a través del uso de software predictivo, así como de herramientas de fácil manejo ayuda en la gestión y comprensión de los flujos de energía. Esto permite a las empresas destinar su mayor esfuerzo a las labores que tienen carácter estratégico para el sector energético.

Suministro estable

Las plantas de energía generan una gran cantidad de datos que pueden usarse, mediante AI, para producir el máximo de energía, administrar la planta de la forma más eficiente posible, garantizar un suministro estable de electricidad y, como si fuera poco, reducir los costos operativos.

El uso de inteligencia artificial y machine learning en el sector eléctrico redunda en un servicio más confiable y eficiente, lo que genera satisfacción a los clientes y a la propia empresa. Además, la operación de cada planta se hace de forma más segura, al detectar posibles fugas y cualquier falla en el sistema.

La AI permite usar algoritmos predictivos que tienen aplicación en todo el proceso de generación eléctrica, ya que permiten equilibrar las redes, evitar las sobrecargas y emitir alertas en tiempo real cuando hay fallas o cortos. La liberación de energía o su almacenamiento también se facilita.

En conclusión, las ventajas de los sistemas predictivos para el sector energético pueden resumirse de la siguiente manera:

  • Permiten prever la aparición de picos de demanda eléctrica, con lo cual se toman las acciones pertinentes y se asegura el suministro de manera confiable.
  • Predicen las fallas en los sistemas eléctricos, con lo cual se puede mejorar la respuesta en tiempo real de los sistemas que suministran energía. También se optimizan los recursos.
  • Pueden optimizar el flujo de energía, inclusive en áreas donde el consumo es muy dispar, pues se adelantan al incremento de la demanda y a la caída.

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Autor: PrimeStone Marketing Team