China impulsa su sistema energético con inteligencia artificial y pronósticos ultraeficientes

China está integrando extensamente la inteligencia artificial en su sector energético para mejorar la eficiencia y la seguridad energética nacional.

La IA se utiliza para pronosticar con mayor precisión la oferta y demanda de energía, especialmente con el crecimiento de fuentes renovables variables como la eólica y solar.

También está mejorando significativamente el almacenamiento de energía mediante diseños de baterías más avanzados, estrategias de seguridad y gestión optimizada.

Integración profunda de IA en el sistema energético

China está incorporando cada vez más la inteligencia artificial en su sistema energético para aumentar su eficiencia y reforzar la seguridad nacional. Desde la gestión del almacenamiento hasta pronósticos más precisos de suministro y demanda, los modelos de lenguaje grande pueden hacer que todo el sector sea más inteligente, optimizando sistemas y minimizando desperdicios.

Ya en 2020, la empresa estatal Gas Holdings Ltd. utilizaba IA para predecir con mayor exactitud los cambios complejos y dinámicos en la demanda de gas natural. Estos modelos impulsados por IA pueden usar datos históricos y entradas en tiempo real para calcular variaciones en la demanda más rápido que cualquier empleado humano.

El desafío de las energías renovables

A medida que la red china depende más de energías renovables, la previsión se vuelve más complicada y crítica. China lidera el mundo en despliegue de energías limpias: solo en mayo, añadió tanta capacidad solar y eólica a su red que equivale a toda la producción eléctrica de Polonia.

Esta dependencia de energías variables (y, por tanto, del clima) hace que los pronósticos precisos sean esenciales para la seguridad energética nacional.

Pronósticos transformadores

Un nuevo sistema de predicción meteorológica basado en transformers se ha puesto en marcha en China para monitorear y predecir mercados eléctricos locales. Desarrollado por TerraQuanta y Horizon Power, el proyecto representa un "gran avance en alinear la innovación de IA con una red descarbonizante dependiente del clima", según el Foro Económico Mundial (WEF).

El modelo de lenguaje empleado, entrenado con más de 40 años de datos meteorológicos globales y 5.000 millones de parámetros, genera entre 7 y 15 pronósticos diarios. Es 50.000 veces más eficiente que los métodos tradicionales. "Ahora usado en la cartera anual de 2.000 GWh de Horizon, permite decisiones más rápidas e inteligentes en mercados eléctricos volátiles, reduciendo riesgos y aumentando ganancias", informa el WEF.

Almacenamiento optimizado por IA

La energía variable requiere enormes infraestructuras de almacenamiento. La IA está revolucionando tanto el diseño de baterías como sus mecanismos de seguridad. Los plazos para desarrollar baterías más eficientes se han reducido drásticamente gracias a los modelos de lenguaje grande.

"Los ingenieros solo escriben un objetivo —como 'aumentar la densidad energética'— y la plataforma en la nube ejecuta simulaciones de IA con 70 variables, devolviendo un diseño óptimo con citas completas", explica el WEF sobre un proyecto chino liderado por Electroder y la Universidad de Tsinghua.

Además, la IA mejora la fiabilidad del almacenamiento mediante estrategias de gestión y mantenimiento. "Los sistemas impulsados por IA garantizan seguridad y operaciones inteligentes", dijo Shi Zinan del Instituto de Microrredes Inteligentes de Tsinghua a CGTN. "También optimizan transacciones de almacenamiento, mejoran beneficios económicos y regulan la eficiencia de la red".

El dilema energético de la IA

Aunque la IA tiene una huella energética significativa (entrenar modelos consume enormes recursos), su potencial para optimizar redes es inmenso. China está a la vanguardia en aprovechar este potencial, equilibrando costos y beneficios en su transición energética.