La inteligencia artificial evita cortes de energía

La inteligencia artificial (IA) puede redirigir el flujo de electricidad en milisegundos si hay un problema en la red eléctrica. La “red eléctrica autorreparable” tiene como objetivo evitar cortes de energía, por ejemplo debido a cables dañados.

Richardson (Estados Unidos). Según un estudio de la Agencia Internacional de Energía (AIE), las redes eléctricas de muchos países no están diseñadas para hacer frente al rápido crecimiento de las energías renovables y al aumento de la demanda de electricidad procedente de bombas de calor y coches eléctricos. La compleja red eléctrica norteamericana, formada por líneas de transmisión y distribución, centrales eléctricas y transformadores, también está llegando cada vez más a sus límites. Investigadores de la Universidad de Texas en Dallas (UT Dallas), dirigidos por el Dr. Jie Zhang, han desarrollado inteligencia artificial (IA) destinada a estabilizar las redes eléctricas.

“Nuestro objetivo es encontrar la forma óptima de enviar electricidad a la mayor cantidad de usuarios lo más rápido posible. Pero se necesita más investigación antes de que se pueda implementar este sistema».

Según la publicación de la revista Nature Communications, el sistema representa una primera aproximación a una red eléctrica autorreparable. La IA puede detectar problemas de forma autónoma, como un corte de energía inminente debido a una línea eléctrica dañada, y luego redirigir el flujo de energía en milisegundos para que no se produzcan cortes de energía. Actualmente, estos procesos están controlados por humanos e identificar vías alternativas lleva de varios minutos a horas.

La inteligencia artificial analiza la red de distribución eléctrica

Como explica la Dra. Yulia Gel, la IA utiliza gráficos para capturar las relaciones complejas dentro de la red eléctrica. Es un método de aprendizaje automático (ML) que se utiliza para describir cómo se organizan los componentes de una red entre sí y cómo conducen la electricidad a través del sistema.

“En este proyecto interdisciplinario, aprovechando nuestra experiencia en sistemas energéticos, matemáticas y aprendizaje automático, investigamos cómo podemos describir sistemáticamente varias dependencias en los sistemas de distribución utilizando abstracciones de gráficos. Luego examinamos cómo la topología de la red subyacente, integrada con el marco de aprendizaje por refuerzo, podría usarse para una gestión más eficiente de los cortes en el sistema de distribución de energía”.

Para evitar cortes de energía, la IA utiliza enfoques de aprendizaje por refuerzo (RL) para tomar la decisión óptima. El sistema puede desviar energía de fuentes cercanas, como grandes paneles solares o baterías, cuando podrían ocurrir cortes de energía debido a fallas en la línea. Para probar su tecnología, los investigadores simularon varios escenarios en una red de prueba. La IA siempre ha podido identificar rutas alternativas para transmitir energía a los usuarios antes de que ocurra un corte de energía.

En estudios posteriores, los investigadores quieren desarrollar una técnica similar que no sólo pueda prevenir cortes de energía, sino que también ayude automáticamente a reparar y restaurar el corte de energía.

Comunicaciones de la naturaleza, doi: 10.1038/s41467-024-49207-y