ENTSO-e, la Red Europea de Gestores de Redes de Transporte de Electricidad, ha presentado su respuesta a la consulta de la Comisión Europea sobre la Hoja de Ruta Estratégica para la Digitalización y la Inteligencia Artificial (IA) en el sector energético, subrayando que la implementación de estas tecnologías es esencial para la seguridad y la eficiencia de la red eléctrica en un panorama energético en rápida evolución. La organización enfatiza que la UE debe considerar la digitalización y la IA como un imperativo estratégico, equiparable en prioridad y financiación a la inversión en activos físicos de energía.
La nueva realidad energética, marcada por el aumento de la generación renovable, la demanda electrificada y la flexibilidad distribuida, exige herramientas de monitoreo y control optimizadas y más cercanas al tiempo real para equilibrar el sistema y mantener su estabilidad.
Ejes centrales
ENTSO-e propone un enfoque de ocho puntos, destacando la necesidad de pasar de proyectos piloto a una operacionalización paneuropea.
Un pilar fundamental es la creación de un Espacio Común Europeo de Datos de Energía (CEEDS). Este espacio, dedicado a la electricidad, debe ser obligatorio y contar con financiación sostenible para manejar datos operacionales cercanos al tiempo real. Esto es crucial para la cooperación fluida y la interoperabilidad entre los Gestores de Redes de Transporte (TSOs) y los de Distribución (DSOs), así como para habilitar las plataformas de flexibilidad. El marco de gobernanza propuesto debe ser una estructura dual, con un organismo independiente a nivel de la UE para la seguridad jurídica y un consejo de múltiples partes interesadas para la relevancia operativa.
En cuanto a la simulación del sistema, ENTSO-E insta a avanzar hacia una arquitectura federada de "gemelos digitales". Esto implica conectar modelos y procesos individuales a través de estándares abiertos para la operación, planificación y funciones de mercado. Se priorizan dos tipos de gemelos: uno operacional TSO-DSO para la gestión de la congestión y el control coordinado, y otro de resiliencia capaz de simular eventos de alto impacto impulsados por el clima y la rápida integración de recursos energéticos distribuidos (DER).
Seguridad, responsabilidad y legislación
Para la adopción de la IA en operaciones, la seguridad es un factor no negociable en una infraestructura crítica como la red eléctrica. ENTSO-E exige marcos de seguridad de la IA adaptados a infraestructuras críticas, con reglas claras de responsabilidad y auditabilidad. Se subraya que la IA debe complementar y no reemplazar la supervisión humana, por lo que el marco regulatorio debe resolverse para que los operadores puedan adoptar estas herramientas sin comprometer el cumplimiento legal.
La proliferación de legislación digital (como la Ley de Datos, la Ley de IA y la Ley de Resiliencia Cibernética) genera incertidumbre. La red de TSOs pide una coherencia legislativa con disposiciones aplicables y adaptadas al sector que proporcionen a los TSOs la seguridad jurídica necesaria mediante la definición de una taxonomía de riesgos armonizada y metodologías de evaluación de riesgos estandarizadas.
Desafíos
El rápido crecimiento de los centros de datos plantea un reto operativo, ya que aumentan drásticamente la demanda de electricidad. ENTSO-e propone que los centros de datos se integren como proveedores de flexibilidad y que se evolucionen los mecanismos de gestión de colas de conexión desde el principio de "primero en llegar, primero en ser servido" hacia una priorización basada en la capacidad de la red y la habilidad de los activos para proporcionar estabilidad y flexibilidad.
Finalmente, la transformación digital es intrínsecamente un desafío humano. La organización pide programas de recualificación a nivel de la UE en IA, ciberseguridad y gestión de datos. Además, se necesitan nuevos marcos de certificación y capacitación, incluyendo el diseño de entornos de simulación y prueba para validar los sistemas de IA antes del despliegue, y para mantener la conciencia situacional y las habilidades de los operadores, evitando una dependencia excesiva de las herramientas de IA.
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