La transición hacia un sistema eléctrico más sostenible, la integración en los mercados eléctricos de las energías renovables y la evolución constante de estos mercados están generando un entorno donde la incertidumbre se ha convertido en uno de los principales retos estratégicos para las empresas.
La toma de decisiones ya no depende únicamente de analizar datos históricos, sino que requiere interpretar en tiempo real múltiples variables interconectadas, como la generación renovable disponible, la demanda energética, los precios del mercado, la meteorología, la regulación vigente, la disponibilidad de activos o las señales de comportamiento del sistema eléctrico.
Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) se convierte en una especie de habilitador necesario, ya que con su capacidad de analizar todo tipo de datos y de distintas fuentes, permite transformar estos grandes volúmenes de datos en conocimiento para poder anticiparse a escenarios futuros, reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa.
La IA como ventaja competitiva del sector energético
Los mercados eléctricos tienen la particularidad que deben tratar de equilibrar la generación y el consumo continuamente. Las desviaciones entre la energía prevista y la real pueden traducirse en elevados costes económicos, ineficiencias operativas y pérdida de competitividad.
Una posible solución es disponer de modelos de predicción. La IA permite construir modelos capaces de identificar patrones complejos y combinar múltiples fuentes de información para generar previsiones más precisas.
Estos modelos pueden analizar, entre otros factores:
- Variables meteorológicas que condicionan la producción solar, eólica e hidráulica.
- Históricos de generación y consumo energético.
- Evolución de precios y comportamiento del mercado.
- Datos operativos de plantas, redes y activos.
- Cambios regulatorios o nuevas condiciones del sistema.
El resultado es una capacidad de anticipación que permite pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva.
El valor de predecir la predicción de producción de energía renovable
La incorporación de energías renovables a los mercados eléctricos aporta grandes beneficios al sistema, pero ya es conocido que su producción depende de fenómenos variables como el sol, el viento, las nubes, o incluso, sequías para el caso de la disponibilidad de recursos hidráulicos.
La IA ayuda a resolver este desafío mediante sistemas de predicción capaces de estimar cuánta energía se generará en diferentes horizontes temporales, desde minutos hasta meses, facilitando una planificación más eficiente.
Esto permite a las empresas del sector energético:
- Mejorar la planificación de ofertas en mercados eléctricos.
- Reducir desviaciones entre producción prevista y real.
- Optimizar la operación de instalaciones renovables.
- Anticipar necesidades de mantenimiento y gestión de activos.
- Integrar mayor cantidad de generación renovable en el sistema.
Un ejemplo de aplicación es EA3, el sistema de predicción de producción de energía renovable desarrollado por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento, que utiliza técnicas avanzadas de inteligencia artificial para realizar predicciones de generación renovable, demanda y variables relacionadas con los mercados energéticos. Además, esta herramienta permite conectar datos, modelos y conocimiento experto para apoyar decisiones más precisas y eficientes.
Sobre todo esto, y cómo está avanzando el sector eléctrico hacia un modelo más digital gracias a la IA, se habló en el evento RENMAD UsefulAI 2026, un encuentro centrado en el papel de la inteligencia artificial en la transformación del sector energético. Rubén Martínez, científico de datos del IIC, participó en la mesa redonda dedicada a Trading y bidding automatizado: cuando la IA toma el control de los mercados energéticos. Además, fuimos parte del equipo de jurado dentro de los challenges que se presentaron en la jornada.
