El auge del big data y la automatización está cambiando nuestro modo de operar, tanto en las empresas como en todos los ámbitos de la vida. El sector del transporte y distribución de energía no es una excepción. Es más, se trata de un sector que está experimentando una profunda transformación, ya que, a través de una automatización basada en datos, está logrando mejorar su eficiencia, reducir los costos operativos y cumplir metas de sostenibilidad, con lo que se están alcanzando una serie de importantes objetivos.
La incorporación del uso de datos en la cultura empresarial, así como la automatización de procesos clave, resulta una estrategia esencial para cualquier empresa que busque sobrevivir en la cambiante industria del transporte y la distribución de energía. A continuación, desgranamos las tendencias más transformadoras que las principales empresas energéticas están adoptando en la actualidad.
#1 Redes inteligentes para la eficiencia energética
Las redes inteligentes posibilitan la supervisión y gestión del consumo de energía a gran escala. Mediante la automatización de procesos, los proveedores pueden acceder a datos en tiempo real, propiciando una toma de decisiones informada. Esto se traduce en una mayor precisión en los mecanismos de equilibrio de carga y respuesta a la demanda, con una reducción del consumo de energía de hasta un 30 %. Este avance ha generado un notable aumento en la inversión en redes inteligentes, estimada por la Agencia Internacional de la Energía (AIE) en 200.000 millones de dólares para finales de 2023.
Las redes inteligentes tienen un impacto tangible como infraestructura energéticamente eficiente. En la ciudad de Boulder, en el estado de Colorado, se han implementado con éxito y han conseguido reducir la demanda máxima de energía en un 15 %, aprovechando la capacidad de análisis de datos provenientes de medidores inteligentes. Este logro ha generado ahorros significativos de costes tanto para los consumidores como para la empresa de servicios públicos, posibilitando beneficios que de otra manera hubieran sido inalcanzables.
#2 Mantenimiento predictivo para mejorar la disponibilidad de activos
Hay una serie de activos, cruciales para el proceso de transporte y distribución de energía, cuya reparación y reemplazo pueden resultar muy costosos. Por esta razón, un buen mantenimiento es clave para satisfacer las demandas de energía de forma eficiente. El análisis de datos permite el mantenimiento predictivo a través de sensores de IoT que evalúan el estado de los activos y analizan los datos para predecir con precisión posibles fallos. Actuar sobre los problemas antes de que provoquen disrupciones puede reducir el tiempo de inactividad de los activos en un 30 % y los costes de mantenimiento en un 25 %.
GE Renewable Energy es un ejemplo de éxito en el uso de análisis predictivos. Su automatización del proceso de mantenimiento predictivo que monitorea las turbinas eólicas mejoró la disponibilidad en un 20 %. Una mayor disponibilidad conlleva un mantenimiento menos costoso y menos periodos de inactividad no planificados. Esta transformación digital beneficia a todas las partes involucradas y posee un potencial extenso de aplicaciones en redes eléctricas con diversos activos críticos, especialmente aquellos localizados en subestaciones.
#3 Inspección robótica para mayor velocidad y seguridad
La introducción de una tecnología emergente como la robótica y los drones respalda el mantenimiento de activos energéticos clave, lo que ofrece múltiples ventajas en términos de inspección. La utilización de la inspección robótica, en general, demuestra ser más eficiente en cuanto al tiempo, logrando reducir los tiempos hasta en un 80 %. Además, proporciona un enfoque más seguro al evitar que sean los trabajadores inspeccionen los activos directamente, con lo que se minimizan los riesgos y se mitiguen posibles daños en la prestación de servicios. A pesar de estos beneficios, todavía hay desafíos, como los aspectos regulatorios asociados al uso de drones en grandes distancias para la inspección de líneas aéreas.
Aun así, el crecimiento del sector de la inspección robótica se está acelerando y, según las proyecciones de Navigant Research, se espera que mantenga una tasa compuesta anual del 20.3 %, alcanzando los 1200 millones de dólares en 2028. Duke Energy ha constatado que la implementación de drones para inspeccionar sus líneas eléctricas y subestaciones no solo facilita la identificación de tareas de mantenimiento en cuestión de horas en lugar de días, sino que también les permite intervenir de manera más rápida, reduciendo así disrupciones y fallos que suelen ser costosos.
#4 Algoritmos impulsados por IA para estabilizar el comercio de energía
El comercio de energía ha sido históricamente un área especialmente impredecible del sector de distribución de energía, ya que la oferta, la demanda y los costes varían con rapidez. La automatización del comercio de energía a través de la aplicación de análisis de datos para desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial avanzado y preciso permite estabilizar el proceso, reduciendo así las fluctuaciones abruptas en la demanda y el coste.
Esta situación se debe a que los programas de respuesta a la demanda pueden disminuir la demanda máxima hasta en un 10 %, aliviando el estrés y fortaleciendo la estabilidad del sistema. La gestión automatizada del comercio de energía también se revela como más rentable, generando aumentos de beneficios de hasta un 20 % en algunos casos. Un ejemplo de éxito en esta implementación es la empresa australiana AGL Energy, que ha introducido algoritmos comerciales basados en inteligencia artificial, obteniendo resultados positivos como la mejora en la predicción de la oferta y la demanda, una mayor competitividad en el mercado y un aumento de los ingresos.
#5 Análisis avanzado para obtener más información de los datos
La constante recopilación de datos en tiempo real abre la puerta al análisis avanzado con el apoyo de la IA, lo conduce a una optimización de los procesos. La exploración de datos históricos permite identificar patrones y áreas de mejora, facilitando así la refinación continua de los procesos energéticos.
De acuerdo con IBM, el monitoreo y análisis han resultado en una disminución de hasta un 45 % en los fallos de equipos en determinadas subestaciones, lo que contribuye a mejorar la eficiencia operativa. Otro caso ilustrativo es el de Southern California Edison, que empleó el análisis de datos históricos para anticipar patrones de consumo de energía y reducir la demanda durante los picos. Esto genera resultados más favorables, incluyendo una mayor eficiencia y estabilidad en la red.
#6 Integración fiable de energías renovables
El principal desafío al incorporar fuentes de energía renovable a la red ha sido siempre su falta de previsibilidad en comparación con las fuentes de energía convencionales. La energía renovable, en muchos casos, está sujeta a la naturaleza, que no puede ajustarse según la demanda para satisfacer las necesidades de los consumidores. El análisis de datos se está empleando para incrementar la previsibilidad de la energía renovable y, por ende, su fiabilidad, permitiendo que se utilice como una fuente de energía principal.
Ørsted, líder mundial en energía eólica marina, analiza datos de patrones eólicos y patrones de producción de energía para predecir y gestionar mejor el rendimiento de los parques eólicos. Con los mayores conocimientos que proporciona el análisis de datos, sus parques eólicos producen un suministro de energía consistente que puede ser usada como una fuente segura, impulsando la sostenibilidad en el sector energético y haciendo que la estabilidad sustituya a la incertidumbre en la red.
#7 Generar valor invirtiendo en infraestructura de gestión de datos
Para que los datos sean un activo valioso para las empresas energéticas, es esencial administrarlos de manera que sean de alta calidad y puedan utilizarse sin temor a sorpresas en la automatización y la toma de decisiones. Con los sistemas de gestión de datos apropiados, las empresas pueden maximizar su retorno de inversión en análisis de datos. La razón es que los datos de calidad superior generan conocimientos más precisos y una optimización aún más efectiva, como demostró una encuesta de Deloitte que reveló una reducción del 10 % en los costos operativos.
El foco se centra en la infraestructura basada en la nube porque es escalable y, por lo tanto, más rentable que la infraestructura física. Cuando Enel, una empresa multinacional de energía, introdujo una solución de gestión de datos basada en la nube, descubrieron que podían generar conocimientos en menos tiempo gracias a un procesamiento de datos más eficiente, lo que condujo a una adopción de medidas más receptiva y a mejores resultados comerciales.
#8 Ciberseguridad para reducir el riesgo de los datos
Cuando los datos se recopilan y procesan a gran escala, aparece un factor de riesgo de forma automática, ya que estos datos podrían ser cooptados y utilizados de manera contraria a los objetivos de la empresa. Es responsabilidad de la propia corporación implementar medidas para salvaguardar sus datos, así como sus propias operaciones y procesos, contra ciberataques y piratería. Dado que los datos están integrados en los sistemas energéticos, un ciberataque podría hacer descarrilar las operaciones, ocasionando interrupciones en el suministro de energía y exponiendo información confidencial.
Esta no es simplemente una medida de seguridad "por si acaso", ya que, según Accenture, el 66 % de las empresas energéticas experimentaron al menos un incidente de ciberseguridad el año pasado. Por esta razón, se están implementando acciones para resguardar de manera conjunta los datos del sector energético. Un ejemplo es el Modelo de Madurez de Capacidad de Ciberseguridad (C2M2) del Departamento de Energía de Estados Unidos, que ayuda a las empresas a evaluar sus medidas de seguridad y los procedimientos descritos en los estándares de la Protección de Infraestructura Crítica (NERC CIP) de la Corporación de Confiabilidad Eléctrica de América del Norte (NERC CIP).
La progresión del análisis de datos y la automatización en la industria del transporte de energía son motivo de celebración. Desde una mayor eficiencia y estabilidad hasta niveles más altos de sostenibilidad, el sector energético está entrando en una nueva era de transporte y distribución. No obstante, es crucial que las empresas energéticas sigan el procedimiento adecuado al recopilar, procesar y analizar datos para obtener resultados óptimos con el mínimo riesgo.
En resumen, el elemento central que permea la mayoría de los casos de uso presentados son los datos en sí. Por lo tanto, al desarrollar o implementar estrategias en torno a las tendencias de automatización, se debe considerar la cadena de valor de los datos y adoptar un enfoque holístico, no limitándose únicamente al resultado final o a casos de uso específicos.