Red eléctrica
10 julio 2025
Redes Inteligentes: la IA revoluciona la distribución de energía
La inteligencia artificial (IA) es el gran motor de cambio y transformación del presente y del futuro de nuestra sociedad. También para las redes eléctricas y el sector energético. El trabajo de grupos de investigación como SIPBA (“Signal Processing and Biomedical Applications”) de la Universidad de Granada, dedicado al desarrollo de modelos de procesamiento avanzado de señales e IA para la biomedicina, pueden servir como inspiración para otras áreas críticas, como la energía y las redes de distribución.
Por Enrique Herrera Viedma
La inteligencia artificial (IA) es el gran motor de cambio y transformación del presente y del futuro de nuestra sociedad. Su habilidad para analizar datos de gran tamaño, detectar patrones complejos y realizar decisiones en tiempo real y adaptadas al contexto, la convierte en una tecnología fundamental para afrontar los nuevos desafíos sociales, económicos y ambientales. Aunque sus aplicaciones más directas están en los campos de la salud, el transporte o las telecomunicaciones, hoy en día más que nunca, después de los recientes acontecimientos derivados del apagón del 28 de abril de 2025, su aplicación al sector energético, y en particular el de las redes de distribución, ofrece un campo novedoso con enorme potencial.
En este campo, grupos de investigación como SIPBA (“Signal Processing and Biomedical Applications”) de la Universidad de Granada han desarrollado en las últimas décadas modelos de procesamiento avanzado de señales e IA que, ideados en el ámbito biomédico, pueden servir como inspiración para otras áreas críticas, como la energía. Este tipo de enfoque metodológico que suele estar basado en extracción de características, aprendizaje automático y modelado inteligente, es aplicable al tratamiento de datos complejos y multimodales en las redes de distribución de energía para realizar tareas de monitorización de la red y de detección y predicción de fallos.
IA para mejorar la calidad de vida
El principal objetivo de cualquier avance tecnológico debe ser el de mejorar la calidad de vida de las personas. En este sentido, la IA ha tenido ya un impacto positivo en muchas facetas de la vida cotidiana: desde el diagnóstico médico asistido por computadora (CAD) hasta los sistemas de navegación inteligente en aeronáutica o la automatización del hogar, esto es, la llamada domótica. En todos estos casos, lo que subyace es una combinación de sensores (mediciones), un procesado inteligente de datos (algoritmos) y una respuesta optimizada del sistema y adaptada al contexto (decisiones).
En el caso de la energía, la IA debe ayudar a construir sistemas más eficientes, sostenibles y centrados en el usuario. Las redes de distribución, tradicionalmente pasivas, pueden convertirse en redes inteligentes (“smart grids”) y resilientes, capaces de gestionar la demanda de forma dinámica, anticipar fallos o sobrecalentamientos, proporcionar un servicio de mayor calidad al usuario, integrar energías renovables y permitir un uso más eficiente de los recursos. Todo ello resulta de radical importancia tras los acontecimientos del pasado abril.
La red de distribución: una infraestructura crítica y dinámica
Las redes de distribución de energía son un componente esencial de cualquier sistema eléctrico. Transportan la electricidad desde las subestaciones hasta los usuarios finales y deben operar de manera continua, segura y eficiente. Sin embargo, el crecimiento de la demanda, la descentralización de la generación (paneles solares, baterías, vehículos eléctricos) y la necesidad de integrar energías renovables han aumentado su complejidad. Lamentablemente, el evento del pasado mes de abril reafirma la importancia de la red de distribución, por lo que dotar al sistema de una capacidad de análisis y gestión que tenga en cuenta todos los factores posibles se presume como una necesidad imperiosa en las redes inteligentes del futuro.
Para gestionar esta nueva realidad, ya no basta con reglas estáticas o modelos deterministas (y a las pruebas nos remitimos); se requiere un sistema “agnóstico” capaz de aprender con capacidad de extrapolación, adaptarse a situaciones anormales y anticiparse a eventos indeseables: justo lo que la IA ofrece como característica principal.
Procesado inteligente de señales en energía: aprendizajes desde el ámbito biomédico
El grupo SIPBA de la UGR ha desarrollado modelos avanzados para el análisis de señales biomédicas como EEG, ECG o imágenes médicas, utilizando técnicas de filtrado, detección de patrones, clasificación automática y aprendizaje profundo. Aunque estos datos provienen del cuerpo humano, comparten muchas características con los que se generan en redes eléctricas (el nuevo sujeto a tratar): son señales complejas, multicanal, afectadas por ruido, variables en el tiempo y altamente contextuales.
Aplicar metodologías similares en redes eléctricas permite:
- Detectar anomalías en la red, como caídas de tensión, sobrecargas o pérdidas no técnicas, al igual que detectamos zonas de baja activación en neuroimagen (metabolismo o perfusión).
- Predecir patrones de consumo eléctrico, utilizando técnicas similares a las usadas en la predicción de episodios clínicos de EEG en epilepsia.
- Optimizar el flujo de energía, de forma análoga a cómo se optimiza la señal en un ECG para obtener una lectura precisa.
- Extraer características relevantes del entorno eléctrico que permitan decisiones automáticas o asistidas al igual que extraemos los patrones que definen las enfermedades de Alzheimer o Parkinson.
- Establecer nuevos criterios de mantenimiento de los elementos que integran el sistema de distribución (ej. transformadores) en base a medidas eléctricas y de termografía, al igual que modelamos el patrón normal en la búsqueda de la etiología de diversas neurodegeneraciones.
Esta transferencia metodológica interdisciplinar, de la biomedicina a la energía, es uno de los caminos más prometedores para avanzar hacia sistemas inteligentes robustos, fiables y aplicables en tiempo real.
Aplicaciones concretas de IA en redes de distribución
La inteligencia artificial se está ya aplicando en proyectos concretos para el mantenimiento y monitorización de las redes de distribución. En concreto se utiliza para:
- Mantenimiento predictivo: al igual que se puede prever una crisis epiléptica mediante el análisis de EEG, también se pueden prever fallos en transformadores o líneas analizando datos históricos.
Ejemplo de mantenimiento predictivo para el mantenimiento de los elementos de la red de distribución (transformador de media a baja en la ciudad de Málaga, proyecto Pastora).
- Gestión de la demanda energética: con modelos predictivos basados en redes neuronales o aprendizaje profundo, se puede anticipar el consumo eléctrico de una zona y ajustar la distribución.
- Detección de pérdidas o fraudes: técnicas de clasificación e identificación de patrones, similares a las usadas en el diagnóstico médico, permiten identificar comportamientos anómalos en el uso de la energía.
- Integración de renovables: la predicción de generación fotovoltaica o eólica puede mejorarse con modelos similares a los de predicción de variables fisiológicas a partir de múltiples entradas.
- Respuesta rápida a incidentes: algoritmos de decisión basados en reglas y aprendizaje permiten activar protocolos automáticos ante caídas o alteraciones en la red.
Curvas de consumo real y previsto empleando imágenes de termografía e IA.
Beneficios sociales y ambientales de la aplicación de IA en la red eléctrica
Aplicar IA inspirada en el procesado de señales al ámbito energético no solo mejora la eficiencia técnica del sistema, sino que tiene beneficios tangibles para la sociedad:
- Reducción de interrupciones del suministro.
- Ahorros económicos para empresas y hogares
- Mayor penetración de energías renovables.
- Menor impacto ambiental.
- Empoderamiento del usuario final, que puede gestionar su consumo y producción de forma activa.
Algoritmos de IA para detección de aves en líneas eléctricas y protección del entorno natural.
Desafíos pendientes para la integración de IA en redes de distribución
La integración de IA en redes de distribución también plantea retos importantes:
- Explicabilidad de los modelos de IA: es fundamental que las decisiones puedan ser auditadas y comprendidas, especialmente en sectores críticos.
- Calidad de los datos: como en el análisis de EEG, si los datos de sensores eléctricos están contaminados o incompletos, el modelo puede fallar
- Interoperabilidad: los sistemas deben poder comunicarse entre sí, compartir datos y tomar decisiones de forma conjunta.
- Ética y privacidad: especialmente si se recopilan datos de consumo de hogares, es imprescindible garantizar la protección de la información.
Algoritmos de IA para la monitorización del estado de la línea y toma de decisiones desarrollado en el proyecto RESISTO.
La IA aplicada a las redes de distribución de energía tiene el potencial de transformar por completo el sistema eléctrico, haciéndolo más eficiente, sostenible, resiliente y orientado al ciudadano. La experiencia del grupo SIPBA de la UGR en el análisis inteligente de señales complejas, la detección automática de eventos y el diseño de modelos de aprendizaje automático ofrece una base metodológica sólida para afrontar estos desafíos.
Inspirarse en enfoques biomédicos para resolver problemas energéticos es un ejemplo brillante del poder de la interdisciplinariedad y de cómo la IA puede, en última instancia, mejorar la vida de las personas desde diferentes frentes, haciendo posible un futuro más inteligente, conectado y sostenible.
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