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Cómo la IA y la cadena de bloques están impulsando la transición energética

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SOLAR2 BPMuchas personas que se han desesperado cada vez más por los efectos adversos del cambio climático probablemente hayan reflexionado: ¿Por qué no podemos volvernos completamente ecológicos? ¿Por qué es tan difícil dejar de consumir combustibles fósiles? Las respuestas, como de costumbre, son innumerables: la energía renovable es demasiado cara, demasiado poco fiable, demasiado poco desarrollada y los combustibles fósiles carecen de un sustituto adecuado .  Todas estas razones contienen un mínimo de verdad. Pero nuestro mayor desafío sigue siendo la falta de voluntad política porque reducir nuestra dependencia de los combustibles fósiles requiere inversiones dedicadas que brinden beneficios inciertos a largo plazo.
 
De hecho, los científicos han seguido logrando avances notables para solucionar uno de los mayores problemas de la energía limpia: la naturaleza intermitente e impredecible de la energía renovable.
 
Ahora, los investigadores han ideado otra solución para hacer que la energía renovable sea más confiable: plataformas comerciales de energía renovable que aprovechan la inteligencia artificial y la tecnología blockchain.
 
Los científicos holandeses han desarrollado con éxito Distro, una plataforma de comercio de microrredes basada en almacenamiento de baterías y energía solar respaldada por la tecnología de contabilidad distribuida blockchain y la inteligencia artificial. 
 
Distro es bueno para el ganso y para el ganso: la plataforma ha demostrado reducciones de dos dígitos en los costos de energía para los clientes, así como una mejora de ingresos comparable para los productores de energía renovable.
 
Comercio de energía de alta frecuencia
 
La plataforma Distro, desarrollada por S&P Global Platts y Blocklab Rotterdam para respaldar el comercio de energía a frecuencias muy altas, utiliza contratos inteligentes blockchain para garantizar que todas las transacciones sean validadas e inmutables. 
 
Distro es una plataforma de comercio de energía de microrred de alta frecuencia que aprovecha la inteligencia artificial y la cadena de bloques al optimizar el suministro y garantizar que satisfaga la demanda de los consumidores de una manera muy granular. Esto se refleja en los rápidos cambios en los precios locales de la energía. En otras palabras, Distro incentiva un menor consumo durante los períodos de baja generación de energía al bajar los precios durante los períodos de alta generación.
 
Durante la prueba, Distro permitió una reducción del 11% de los costos de energía para los usuarios finales, al mismo tiempo que aumentó los ingresos en un 14% para los productores de energía y aumentó el rendimiento de la inversión en almacenamiento de baterías en un 20%.
 
Otro beneficio más: Distro puede reducir significativamente el desperdicio, con el 92% de toda la energía solar generada en el muelle consumida por empresas locales.
 
En otras palabras, todos ganan con Distro.
 
La IA impulsa una revolución de energía limpia
 
Distro no es la primera plataforma que demuestra que se pueden implementar tecnologías de vanguardia como AI y blockchain para mejorar significativamente la confiabilidad de las fuentes de energía renovable como la solar y la eólica.
 
Desde empresas de servicios públicos que emplean inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir fluctuaciones de energía y optimización de costos hasta empresas que usan sensores de IoT para la detección temprana de fallas y monitoreo de líneas eléctricas / engranajes de incendios forestales , estos son casos reales de cómo estas tecnologías de vanguardia continúan impulsando una revolución energética incluso durante la pandemia.
 
# 1. Innowatts: control y gestión de la energía La crisis de Covid-19 ha provocado una disminución sin precedentes en el consumo de energía . No solo ha disminuido el consumo general, sino que también ha habido cambios importantes en los patrones de uso de la energía, con fuertes disminuciones por parte de empresas e industrias, mientras que el uso doméstico ha aumentado a medida que más personas trabajan desde casa.
 
Innowatts , con sede en Houston, Texas , es una startup que ha desarrollado un conjunto de herramientas automatizado para el control y la gestión de la energía. La plataforma eUtility de la compañía ingiere datos de más de 34 millones de medidores de energía inteligentes en 21 millones de clientes, incluidas las principales empresas de servicios públicos de EE. UU. Como Arizona Public Service Electric, Portland General Electric, Avangrid, Gexa Energy, WGL y Mega Energy. Innowatts dice que sus algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos para pronosticar varios puntos de datos críticos, incluidas cargas a corto y largo plazo, variaciones, sensibilidad climática y más.
 
Innowatts estima que sin sus modelos de aprendizaje automático, las empresas de servicios públicos habrían visto inexactitudes del 20% o más en sus proyecciones en el pico de la crisis, lo que ejerce una enorme presión sobre sus operaciones y, en última instancia, aumenta los costos para los usuarios finales.
 
# 2. Google: impulsar el valor de la energía eólica
 
Hace un tiempo, informamos que los defensores de la energía nuclear estaban utilizando la pandemia para resaltar sus puntos fuertes frente a las deficiencias de las fuentes de energía renovable . A saber, la eólica y la solar son las menos predecibles y consistentes entre las principales fuentes de energía, mientras que la nuclear y el gas natural cuentan con los factores de capacidad más altos.
 
Bueno, un gigante de la tecnología ha descubierto cómo emplear la IA para solucionar esos problemas.
 
Hace tres años, Google anunció que había alcanzado el 100% de energía renovable para sus operaciones globales, incluidos sus centros de datos y oficinas. Hoy, Google es el mayor comprador corporativo de energía renovable, con compromisos por un total de 2.6 gigavatios (2.600 megavatios) de energía eólica y solar. 
 
En 2017, Google se asoció con IBM para buscar una solución a la naturaleza altamente intermitente de la energía eólica. Utilizando la plataforma de inteligencia artificial DeepMind de IBM , Google implementó algoritmos de aprendizaje automático a 700 megavatios de capacidad de energía eólica en el centro de Estados Unidos, suficiente para alimentar una ciudad de tamaño mediano.
 
IBM dice que mediante el uso de una red neuronal entrenada en pronósticos meteorológicos ampliamente disponibles y datos históricos de turbinas, DeepMind ahora puede predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real. En consecuencia, esto ha aumentado el valor de la energía eólica de Google en aproximadamente un 20 por ciento.
 
Otros operadores de parques eólicos pueden utilizar un modelo similar para realizar optimizaciones más inteligentes, rápidas y basadas en datos de su producción de energía para satisfacer mejor la demanda de los clientes.
 
DeepMind de IBM utiliza redes neuronales capacitadas para predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real
 
Grid
 
Machine Learning
 
Fuente: DeepMind
 
# 3. Monitoreo de líneas eléctricas y equipos de incendios forestales
 
En junio, la mayor empresa de servicios públicos de California, Pacific Gas & Electric, se encontró en serios problemas . PG&E se declaró culpable del trágico accidente del incendio forestal de 2018 que dejó 84 personas muertas y, en consecuencia, recibió fuertes sanciones de $ 13.5 mil millones como compensación a las personas que perdieron hogares y negocios y otra multa de $ 2 mil millones por parte de la Comisión de Servicios Públicos de California por negligencia.
 
No hace falta decir que será un largo ascenso a la cima para el gigante caído después de que sus acciones cayeran casi un 80% después del desastre a pesar de que la compañía salió de la bancarrota en julio.
 
Quizás la pérdida de vidas y medios de subsistencia podría haberse evitado si PG&E hubiera invertido en algún sistema de detección temprana impulsado por IA.
 
Uno de esos sistemas está siendo desarrollado por una startup llamada VIA , con sede en Somerville, Massachusetts. VIA dice que ha desarrollado una aplicación basada en blockchain que puede predecir cuándo los equipos de transmisión de energía vulnerables, como los transformadores, podrían estar en riesgo en un desastre. La aplicación de VIA hace un mejor uso de las fuentes de datos energéticos, incluidos medidores inteligentes o inspecciones de equipos. 
 
Otro producto comparable proviene de la firma coreana Alchera, que utiliza el reconocimiento de imágenes basado en inteligencia artificial en combinación con cámaras térmicas y estándar para monitorear líneas eléctricas y subestaciones en tiempo real. El sistema de IA está capacitado para vigilar la infraestructura en busca de eventos anormales, como árboles caídos, humo, fuego e incluso intrusos. 
 
Además de los servicios públicos, los productores de petróleo y gas también han integrado la inteligencia artificial en sus operaciones. Éstos incluyen:
 
ExxonMobil: Exxon se ha asociado con IBM para explorar el uso de la inteligencia artificial y la computación cuántica para acelerar el desarrollo de simulaciones más realistas y desarrollar cálculos químicos para una captura de carbono más eficiente.
 
BP Plc .: utiliza tecnología de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de su sistema ERP de lubricantes para lograr tiempos de respuesta un 40% más rápidos
 
Royal Dutch Shell: uno de los primeros actores de la energía en adoptar la tecnología, Shell utiliza inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora y aprendizaje profundo, así como vehículos autónomos y robótica en la perforación y extracción en un intento por mejorar la seguridad de sus clientes y empleados. Shell también ha implementado IA en mantenimiento predictivo en miles de activos críticos a nivel mundial.
 
 
Por Alex Kimani para Oilprice.com

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