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    ¿Sabías qué…? Cómo las empresas de servicios públicos usan IA para adaptarse a la demanda eléctrica

    La propagación el coronavirus que causa COVID-19 ha llevado a los gobiernos estatales y locales de los EE.UU. y del mundo en egenral a instituir órdenes de refugio y cierres de negocios. A medida que millones de personas se encuentran confinadas, el cambio ha tensado no sólo a los servicios de Internet, sino también a los servicios públicos. ¿Cómo las empresas de servicios públicos usan IA para adaptarse a la demanda?

    El uso de electricidad en EE.UU. el 27 de marzo de 2020 fue un 3% más bajo que el 27 de marzo de 2019. Una pérdida de aproximadamente tres años de crecimiento en ventas. Peter Fox-Penner, director del Instituto de Energía Sostenible de la Universidad de Boston, afirma en un reciente artículo de opinión lo siguiente. Los ingresos de servicios públicos se verán afectados porque los proveedores están deteniendo los cierres y difiriendo los aumentos de las tarifas. Además, según la firma de investigación Wood Mackenzie, el aumento de la demanda de electricidad de los hogares no compensará la reducción de la demanda de electricidad de las empresas. Principalmente, esto es porque la demanda residencial representa sólo el 40% de la demanda total en toda América del Norte.

    Cómo las empresas de servicios pñublicos utilizan la IA para adaptarse a la demanda eléctrica

    Algunas empresas de servicios públicos están empleando Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para abordar las ganancias inesperadas y las fluctuaciones del uso de energía como resultado del COVID-19. El pronóstico preciso de la carga podría garantizar que las operaciones no se interrumpan en los próximos meses, evitando apagones. También podrían reforzar la eficiencia de los procesos internos de estas empresas, lo que lleva a precios reducidos y un servicio mejorado mucho después de que termine la pandemia.

    Innowatts es una de las muchas empresas

    Innowatts es una startup que desarrolla un conjunto de herrameintas automatizadas para el monitoreo y la gestión de la energía. Cuenta con varias de las principales empresas de servicios públicos de EE.UU. Su plataforma eUtility ingiere datos de más de 34 millones de medidores de energía inteligentes. Éstos están instalados en más de 21 millones de clientes de 13 mercados energéticos regionales. Sus algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos para pronosticar cargas, variaciones, sensibilidad climática y más.

    Innowatts ayuda a evaluar los efectos de diferentes configuraciones de tarifas. Lo consigue al mapear las estructuras de tarifas de las empresas de SS.PP. contra los modelos de costes desagregados. También produce curvas de costes para cada cliente que revelan los impactos del margen en el negocio en general.

    ¿Sabías qué...? Cómo las empresas de servicios públicos usan IA para adaptarse al a demanda

    La empresa dice que a lo largo de estos aumentos y disminuciones de uso, sus clientes aprovecharon el pronóstico de carga basado en IA. Aprendieron de los choques a corto plazo para hacer los ajustes oportunos. Dentro de los tres días posteriores al confinamiento, sus modelos de pronóstico pudieron aprender nuevos patrones de consumo y producir pronósticos más precisos.

    La IA marcando la diferencia

    La Inteligencia Artificial y el Machine Learning no son la panacea como tal para la red eléctrica. Incluso con las herramientas predictivas, las empresas de SS.PP. están sujetas a una tumultuosa curva de demanda. Sin embargo, los proveedores dicen que ven evidencias de que estas herramientas ya están ayudando a prevenir el peor de los efectos de la pandemia: la falta de oferta.

    «El impacto social de la pandemia continuará sintiéndose. Las personas pueden seguir trabajando de forma remota en lugar de ir a la oficina. Pueden alterar sus horarios de viaje para evitar multitudes. Incluso pueden buscar medios de transporte alternativos. Todo esto afectará a la carga diaria, y es ahí donde la inteligencia Artificial y la automatización pueden ayudarnos con el mantenimiento, rendimiento y diagnóstico dentro de nuestros hogares, edificios y en la red.»

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