Eléctricas

Las eléctricas usan inteligencia artificial para comprender el cambio en los patrones de consumo originado por el COVID-19

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La propagación de la pandemia COVID-19 ha llevado a los gobiernos estatales y locales en Estados Unidos a implementar medidas de cuarentena. Como resultado, el patrón en el consumo de electricidad ha cambiado significativamente. Hubo cambios importantes en el uso de energía entre la primera y la cuarta semana de marzo de 2020.

En EEUU, minoristas no esenciales como salones, tiendas de ropa y tintorerías usaban solo el 35% de la electricidad hacia fines de mes en comparación con el consumo a principios de mes, mientras que varios restaurantes usaban solo el 28% en la última semana en comparación con la primera semana. Por el contrario, el consumo en las instalaciones de almacenamiento aumentó considerablemente, utilizando un 142% más de electricidad en la cuarta semana en comparación con la primera.

En este contexto, el pronóstico de carga basado en inteligencia artificial (IA) está ayudando a las compañías eléctricas a realizar ajustes oportunos. El pronóstico de carga basado en IA brinda a los proveedores de energía la capacidad de desarrollar estrategias informadas y basadas en datos.

Sin las herramientas de IA, las empresas de servicios públicos verían que sus pronósticos son altamente inexactos. Esto supondría una enorme presión para sus operaciones e incluso podría provocar apagones. Todo esto eventualmente aumentaría los costos para las empresas y los consumidores.

Somik Das, analista senior de energía de GlobalData, comenta: “la AI no resolverá todos los problemas de las eléctricas. Sin embargo, les permite ajustarse mejor a los perfiles de carga de energía cambiados diaria y semanalmente. Algunas eléctricas notables en Estados Unidos, como Portland General Electric, Gexa Energy, Avangrid, Arizona Public Service Electric, WGL y Mega Energy, utilizan plataformas de inteligencia artificial para pronosticar cargas y variaciones a corto y largo plazo.

"En la situación actual, pronosticar el cambio de carga y comprender simultáneamente los nuevos puntos de tensión en la red podrían evitar fallos en componentes eléctricos clave como reconectadores, interruptores e interruptores de circuito y, a su vez, reducir las posibilidades de cortes de energía y apagones".

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