Cuando hablamos de big data y deep learning en energía siempre pensamos en el gran volumen de datos que manejan los negocios cada día, pero no se trata de la cantidad de datos, sino de qué hacen con ellos desde las organizaciones. Al analizarlos se pueden obtener ideas que nos llevan a cambiar los movimientos de la empresa.
El big data ha continuado siendo una tendencia en el 2018 y sus aplicaciones parecen infinitas, ahora más que nunca. Esta tecnología puede cambiar procesos de toda clase, incluida la forma en la que consumimos energía. Introducir la inteligencia artificial en el mundo de la energía a través del big data es ya una realidad, no una simple idea de innovación para el futuro.
El deep learning como un aprendizaje más humano
Para descubrir cómo aprovechan estas tecnologías en ámbitos como el de la energía, analicemos primero el término deep learning. La transformación digital que vivimos gracias a la tecnología consigue cambiar incluso las técnicas de aprendizaje. El deep learning puede entenderse como el futuro del aprendizaje automático. Gracias a su aplicación en el mundo del big data y el Internet de las cosas (IoT), no dejan de aparecer avances y mejoras en el entorno hasta ahora tradicional.
El deep learning se acerca más al sistema nervioso humano y cómo este funciona. Las redes de neuronas de nuestro encéfalo están especializadas en realizar tareas específicas, algo que imita la arquitectura del deep learning.
De esta forma, dentro del sistema global hay redes de unidades de proceso que se especializan en determinadas tareas. Esto permite mejores resultados en la percepción computacional y un avance destacado en la inteligencia artificial y en el ecosistema digital.
Deep learning y su uso en la energía
Dentro del sector tecnológico, la inteligencia artificial se ha convertido, más que en una tendencia, en una necesidad. Parece, de hecho, que dentro del sector energético es mucho más fácil aplicar las soluciones de inteligencia artificial y deep learning. Es crucial que la IA llegue cuanto antes a este sector para lograr una reinvención de la energía a escala mundial.
La red eléctrica actual sigue muchas de las premisas con las que nació, de ahí la necesidad de que surjan redes inteligentes o smart grids, impulsadas por la inteligencia artificial. Pudiendo realizar análisis inteligentes en tiempo real, balanceando la oferta y demanda de energía y detectando errores o fraudes, se crea una infraestructura de redes automatizadas.
La incorporación del conjunto de big data y deep learning en energía también permite anticipar la demanda de electricidad en entornos urbanos o industriales, pudiendo ajustar la producción a cada necesidad particular.
Con el desarrollo en profundidad del deep learning, podrá llegarse a predecir esta demanda con meses o incluso años de anticipación, lo que favorecerá la tomas de decisiones empresariales y las políticas públicas en lo que a la energía se refiere.
Casi el 30% de las compañías energéticas internacionales ha desplegado ya soluciones de deep learning en sus infraestructuras, incorporando con éxito la inteligencia artificial en sus procesos.
Proyecto PASTORA: inteligencia artificial en la distribución
En el contexto de big data y deep learning en energía nace el proyecto PASTORA, acrónimo de Preventive Analysis of Smart Grids with Real Time Operation and Renewable Assets Integration (Análisis Preventivo de Redes Inteligentes con Operación en Tiempo Real e Integración de Activos Renovables), que busca integrar herramientas de inteligencia artificial para mejorar el control en tiempo real y el mantenimiento preventivo de la red de distribución que lleva la electricidad a los hogares.
En dicho proyecto se utilizan tecnologías de big data y técnicas de aprendizaje automático basadas en deep learning e inteligencia artificial para explotar los millones de datos que nos ofrece la red inteligente. Esta información va a permitir desarrollar modelos predictivos de cómo se va a comportar la red de cara a poder mejorar su funcionamiento, evitar incidencias y aumentar la calidad de servicio a los clientes finales.
El objetivo de estas herramientas de análisis masivo de datos y aprendizaje automático es permitir la integración de energías renovables y vehículos eléctricos mediante la predicción del estado de la red, y anticipar dónde pueden producirse incidencias para dirigir las labores de mantenimiento y las inversiones a los puntos más necesarios.
Transformadores inteligentes con sensores integrados, herramientas de tratamiento de la información en tiempo real gracias al big data, análisis de las series históricas de datos para prevenir y predecir incidencias… Todas estas herramientas se probarán a través del Proyecto PASTORA en el entorno de Smartcity Málaga Living Lab.
En resumen, el deep learning y todos los proyectos que lo incluyen en el sector energético buscan soluciones inteligentes e innovadoras para el desarrollo de las smart grids, a la vez que intentan dar respuesta a las nuevas necesidades con la integración de las energías renovables, los nuevos modelos de autoconsumo y la progresiva incorporación del coche eléctrico.