En el contexto de la transición energética global, la industria de la nueva energía está en auge, y la inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente varios sectores. La integración de la IA y la nueva energía está trayendo oportunidades sin precedentes al campo de la energía.​

La IA mejora la eficiencia de la generación de nueva energía​

La generación de nueva energía, como la energía eólica y solar, es intermitente y volátil. La IA ofrece soluciones efectivas al predecir con precisión la producción de energía mediante un análisis en profundidad de datos meteorológicos masivos, generación histórica y datos de operación de equipos. Por ejemplo, el modelo de nueva energía "Kuangming" desarrollado por Guoneng Rixin destaca en la predicción de eventos climáticos extremos, lo que ayuda a los despachadores de energía en la planificación y mejora de la estabilidad.​

En la gestión de equipos, la IA juega un papel vital. Tomemos como ejemplo el sitio inteligente de la granja eólica Datang Suola; su sistema de control inteligente ajusta los parámetros operativos en función de las condiciones en tiempo real para maximizar la eficiencia. Las cámaras con algoritmos de reconocimiento de IA realizan inspecciones automatizadas de alta precisión de los módulos fotovoltaicos y las palas de las turbinas eólicas, identificando rápidamente posibles fallos, reduciendo costos y riesgos.​

La IA optimiza la programación y gestión del sistema energético​

La programación eficiente del sistema energético es crucial. La IA está remodelando esto con sus capacidades de análisis de datos y toma de decisiones. En la plataforma de control inteligente "fuente-red-carga-almacenamiento-carga" de la Oficina de Suministro de Energía de Dali, Yunnan, de China Southern Power Grid, la IA ayuda a los despachadores en el monitoreo y la toma de decisiones en tiempo real, asegurando una operación estable de la red incluso en áreas donde la nueva energía representa más del 60% de la electricidad anual.​

La IA también está impulsando modelos emergentes de programación de energía como las centrales eléctricas virtuales. La Plataforma en la Nube de Control y Gestión de Centrales Eléctricas Virtuales 3.0 de Shenzhen, presentada en la Exposición Internacional de Energía Digital de 2024, integra 55.000 recursos de carga ajustables. Optimiza la asignación de energía a través de algoritmos de IA, mejorando la eficiencia y la estabilidad de la red.​

La IA impulsa la innovación en I+D de materiales para la nueva energía​

La I+D tradicional de materiales para la nueva energía consume mucho tiempo y es costosa. La IA ofrece nuevas oportunidades al analizar datos para seleccionar rápidamente combinaciones potenciales de materiales. Por ejemplo, el modelo de IA de DeepMind predice nuevas estructuras de materiales superconductores, acelerando la investigación.​

En los materiales para baterías, la IA es prominente. Analiza las relaciones entre las propiedades de los materiales y las estructuras para mejorar el rendimiento. Los equipos de investigación han desarrollado aditivos para mejorar la estabilidad de la interfaz de los materiales ternarios de alto níquel, aumentando la seguridad y la vida útil de la batería. La IA también ayuda a optimizar los electrolitos sólidos para una mejor conductividad y compatibilidad.​

La IA potencia la mejora de la gestión de la industria de la nueva energía​

La IA está impregnando todos los aspectos de la gestión empresarial de la nueva energía. En la fabricación, BYD utiliza la inspección visual de IA para monitorear la producción de baterías, detectando defectos y mejorando la calidad y la eficiencia, al tiempo que reduce los costos.​

En las operaciones, Goldwind Science & Technology aplica la IA en estaciones de energía no tripuladas, asignación de materiales y traducción. Su modelo de traducción específico de la industria apoya el desarrollo internacional, y la IA analiza los datos de los equipos para construir modelos de predicción de fallos, optimizando las estrategias de mantenimiento, reduciendo las pérdidas y disminuyendo los costos operativos.​

Desafíos y perspectivas del desarrollo integrado​

A pesar del gran potencial, existen desafíos. El rendimiento de la IA es incierto, los silos de datos dificultan el intercambio y existen riesgos como las fugas de privacidad y la potencia de cálculo insuficiente. Además, el propio consumo de energía de la IA es una preocupación.​

Para abordar esto, necesitamos la estandarización y el intercambio de datos, leyes mejoradas para la regulación, una mayor inversión en I+D para optimizar los algoritmos y la exploración de la energía renovable para alimentar la infraestructura de IA.​

De cara al futuro, la integración de la IA y la nueva energía se profundizará, con la IA desempeñando un papel central en toda la cadena de la industria, impulsando un desarrollo inteligente, eficiente y ecológico. Aumentará la eficiencia de la producción de energía, proporcionará una gestión energética personalizada para los consumidores y generará nuevos modelos de negocio, dando paso a una nueva era de revolución energética global y desarrollo sostenible.