A pesar de la creciente necesidad de que las empresas inviertan en eficiencia energética, solo el 9% de las empresas están aprovechando el potencial de la inteligencia artificial (IA) para optimizar el consumo de energía. Así se desprende del estudio “EnergIA by Smarkia: Expectativas, penetración y contribución de la inteligencia artificial en la gestión energética de grandes empresas” elaborado por GFK para Smarkia.

Por lo tanto, aunque sólo el 9% de las empresas encuestadas cuentan actualmente con una solución de inteligencia artificial en eficiencia energética, la satisfacción con ella es muy alta. Un 88% han respondido que están muy satisfechos o extremadamente satisfechos. Por el contrario, el 44% de las empresas aún no reconoce el potencial de esta tecnología aplicada a modelos de gestión energética sostenible.

La aplicación de la inteligencia artificial en eficiencia energética es una gran buena medida para el ahorro de costes de energía en empresas. La aplicación de sistemas de automatización y control es imprescindible para optimizar procesos. Ahora, las nuevas herramientas de inteligencia artificial nos facilitan su gestión.

Mantenimiento preventivo

Los sistemas de mantenimiento preventivo pueden emplear inteligencia artificial para evitar averías. Es posible detectar los problemas antes de que se produzcan. Además, los equipos de una empresa podrán hacer un empleo efectivo de la energía siempre que funcionen correctamente. Al contrario, supondría un mayor gasto.

Ahorro energético

El ahorro energético es el aspecto más importante de la aplicación de inteligencia artificial en eficiencia energética. Las empresas podrán optimizar el uso de la energía del edificio en tiempo real. De esta forma, un ejemplo de este tipo de mejora sería el ajuste de temperatura o iluminación en una oficina, en función de las personas que hay en el espacio o de la hora del día.

Análisis de información con gran cantidad de datos

Otra razón por la que una empresa debe utilizar una inteligencia artificial para ahorrar energía es que son capaces de gestionar grandes cantidades de datos. De esta forma, podrán detectar diferentes patrones y tendencias, que ayudarán a la empresa a optimizar y mejorar su consumo de energía. Un ejemplo de esto sería que el sistema detectara picos de consumo y propusiera estrategias para poder reducirlos.

Predicción de demanda de energía

Con el análisis continuo y en tiempo real , la inteligencia artificial puede elaborar una predicción de la demanda de la energía, lo que permite ajustar la demanda y el consumo. De esta forma, la inteligencia artificial podrá ayudar a tu compañía a evitar los picos de demanda, y por tanto evitar este alto coste.

Un caso de uso de la inteligencia artificial en eficiencia energética

La startup tecnológica Bamboo Energy ha logrado resultados de eficiencia energética basada en inteligencia artificial. Entre 50.000€ y 120.000€ de beneficios y 130 toneladas de CO₂ ahorrados. Un ejemplo está en su proyecto piloto que ha integrado la planta frigorífica de Europastry en Vallmoll (Tarragona) a la plataforma tecnológica de Bamboo Energy ha comprobado que la compañía panificadora tiene un gran potencial de flexibilidad.

La simulación  demostró que el sistema de frío industrial electrointensivo de Vallmoll puede desplazar durante dos horas el consumo de los refrigeradores sin afectar la calidad del producto.

La solución tecnológica permite a las industrias  participar en los mercados de flexibilidad de forma simple y automatizada. Así, se puede disminuir considerablemente sus elevadas facturas de electricidad.

eficiencia energética basada en inteligencia artificial

La apuesta de eficiencia energética basada en inteligencia artificial

En la planta de Vallmoll (Tarragona), se ha calculado que la participación en los mercados de reserva terciaria implicaría un ahorro de aproximadamente 130 toneladas de CO₂ al año, contribuyendo a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEH) y, en consecuencia, a mejorar el impacto medioambiental.

Además, ha permitido conocer mejor los procesos que incluyen grandes neveras, como la industria panadera, para poder mejorar nuestros algoritmos de inteligencia artificial.

Los mercados de flexibilidad

Las simulaciones de flexibilidad demostraron que el sistema de frío industrial de la planta de Vallmoll es capaz de dejar de consumir al menos durante dos horas en cualquier momento del día. Debido al consumo medio de la planta durante los meses más fríos del año. Esto representa un potencial de flexibilidad de aproximadamente 500 kW.

A la vez, se estimó que el potencial de flexibilidad durante el verano es parecido, ya que aunque el consumo es más alto (1.000 kW) y no sería posible apagar completamente la refrigeradora, sí se podría reducir su potencia al 50%.