Inteligencia artificial en las redes eléctricas
Inteligencia artificial en las redes eléctricas: ¿qué significa para ti?
La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector eléctrico, haciendo que las redes sean más eficientes, seguras y sostenibles. Gracias a la IA, las empresas pueden anticipar problemas, optimizar el uso de recursos y garantizar que la electricidad llegue a tu casa o negocio de forma más fiable y económica. Además, la IA es una herramienta clave en la lucha global contra el cambio climático, ya que puede contribuir significativamente tanto a la mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero como a la adaptación frente a los impactos del cambio climático, optimizando sistemas eléctricos, mejorando la eficiencia energética y facilitando la integración de energías renovables a gran escala, contribuyendo directamente al desarrollo económico.
¿Cómo mejora la IA la eficiencia y gestión de las redes eléctricas?
La inteligencia artificial gana cada vez más protagonismo en el sector de redes eléctricas, siendo una herramienta clave para las empresas que buscan mejorar el servicio que ofrecen a sus clientes. Son diversas las soluciones basadas en algoritmos de IA que pueden ser usadas durante la planificación, construcción, operación y mantenimiento de líneas eléctricas, subestaciones, centros de transformación y otras infraestructuras.
Además, se está impulsando el desarrollo de asistentes virtuales inteligentes, que permiten agilizar la resolución de consultas y optimizar la gestión de reclamaciones, contribuyendo a una atención al cliente más eficiente y personalizada.
Una de las principales ventajas de la IA es que permite analizar enormes cantidades de datos en tiempo real, esto permite a las compañías realizar una gestión más inteligente de las redes eléctricas. Para ti, esto significa menos interrupciones, una respuesta más rápida ante incidencias y una mejor adaptación a tus necesidades energéticas.
La IA también puede fortalecer la resiliencia de las redes eléctricas frente a eventos extremos asociados al cambio climático, como tormentas, olas de calor o inundaciones. Algoritmos avanzados permiten anticipar riesgos, optimizar la respuesta ante emergencias y priorizar inversiones en infraestructuras críticas, contribuyendo así a una red eléctrica más segura y adaptada a los desafíos del siglo XXI.
Además, la eficiencia operativa lograda con IA ayuda a reducir costes. Según la Agencia Internacional de la Energía (Energy and AI, 2025), la aplicación de IA podría liberar hasta 175 GW de capacidad de transmisión ya instalada, reduciendo la necesidad de nuevas inversiones en infraestructuras y, en consecuencia, contribuyendo a tarifas más bajas para los clientes.
¿Cuáles son las principales aplicaciones de la IA en las redes eléctricas?
Predicción de la demanda energética
Los algoritmos de IA analizan patrones de consumo para anticipar cuándo y dónde se necesitará más energía. Esto permite planificar mejor la distribución, evitando sobrecargas y asegurando que siempre tengas electricidad cuando la necesites.
Mantenimiento predictivo
Gracias a la IA, se pueden detectar posibles fallos antes de que ocurran, lo que reduce el riesgo de cortes de suministro y prolonga la vida útil de los equipos. Para ti, esto significa mayor continuidad y calidad en el servicio.
Gestión de energías renovables
La IA ayuda a integrar fuentes como la solar y la eólica, ajustando la red automáticamente según las condiciones meteorológicas. Así, puedes disfrutar de una energía más limpia y sostenible.
Optimización del flujo de energía
Analizando datos de contadores inteligentes, la IA mejora la eficiencia del sistema, lo que puede traducirse en un menor consumo y facturas más ajustadas.
Detección de fraudes, fallos o pérdidas
La IA identifica consumos inusuales o pérdidas en la red, ayudando a prevenir fraudes y a reducir el tiempo de respuesta ante incidencias, lo que beneficia directamente la calidad del servicio que recibes. Según la Agencia Internacional de la Energía, identificar estos problemas puede reducir la duración de posibles interrupciones de un 30 a 50%.
La utilización de drones, satélites y tecnología LIDAR para monitorizar infraestructuras energéticas con IA
La revolución digital contribuye a que las redes eléctricas estén más conectadas y sean más fiables, pero también ha permitido el surgimiento de dispositivos capaces de interactuar con los sistemas eléctricos de una manera nunca antes vista. Es el caso, por ejemplo, de los drones, estos vehículos aéreos no tripulados que se han convertido en equipos esenciales para algunas tareas.
Gracias a su versatilidad, los drones representan una gran oportunidad para aquellas compañías operadoras que desean vigilar sus redes eléctricas, ya que muchas veces discurren por entornos de difícil orografía. Estas pequeñas aeronaves, combinadas con la inteligencia artificial, aumentan la seguridad de las tareas de mantenimiento preventivo, reducen costes y evitan el corte de suministro de energía, reemplazando los procedimientos de inspección tradicionalmente realizados por humanos.
A su vez, la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging, en su nombre en inglés) es otra de las herramientas que puede ayudar a las empresas en sus tareas relacionadas con las redes eléctricas. Mediante la emisión de pulsos láser sobre una superficie, este sistema de datos es capaz de construir modelos 3D de todas las líneas de distribución y transporte y del ambiente circundante.
Con eso, se incrementa significativamente el nivel de conocimiento sobre la red, permitiendo optimizar actividades de gestión como inspección, mantenimiento, reparación o reemplazo.
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¿Cómo la IA mejora la sostenibilidad energética y apoya la electrificación?
La inteligencia artificial contribuye de manera decisiva a que las redes eléctricas sean más sostenibles, ya que permite suministrar electricidad a un mayor número de personas sin necesidad de construir nuevas infraestructuras. Por ejemplo, gracias al análisis avanzado de datos eléctricos y meteorológicos, es posible ampliar los límites técnicos de uso de las líneas existentes y abastecer a más clientes dentro de una misma área de la red.
La IA también puede desempeñar un papel fundamental en la mejora del acceso a la energía limpia en regiones con infraestructuras limitadas. Mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de sensores, los algoritmos de IA ayudan a identificar áreas prioritarias para la electrificación y a diseñar microrredes adaptadas a las necesidades locales, facilitando así el desarrollo sostenible y la reducción de la pobreza energética.
Esto no solo reduce el impacto ambiental, al evitar la construcción de nuevas instalaciones, sino que también facilita la transición hacia una economía más electrificada y menos dependiente de combustibles fósiles. Como cliente, te beneficias directamente de una red más estable, eficiente y respetuosa con el medio ambiente, que responde mejor a tus necesidades presentes y futuras.
Unas redes eléctricas basadas en tecnologías inteligentes son el camino para acelerar la electrificación.
El Global Smart Grids Innovation Hub, un centro de referencia en IA y redes eléctricas
Iberdrola colabora con una amplia gama de start-ups de IA y tecnológicas a través de distintas iniciativas de colaboración abierta, como el Global Smart Grids Innovation Hub, que funciona como un gran ecosistema centrado en crear tecnología que ayude al sistema eléctrico español a ser de los más punteros de Europa y del mundo.
Situado en Bilbao, el centro promueve proyectos disruptivos que combinan IA, big data, cloud computing y otras tecnologías para mejorar la gestión de las redes. Algunos de los proyectos que están en marcha incluyen:
Programa Voz do Cliente
Mediante IA, se ha desarrollado un algoritmo capaz de predecir con gran precisión el tiempo de interrupción del suministro tras una incidencia, utilizando más de 50 variables. Gracias a esta herramienta, más del 70% de los clientes consideran acertado el tiempo estimado comunicado, mejorando así la experiencia y confianza del usuario.
Mantenimiento predictivo
Se han creado modelos basados en IA para prever qué activos de la red (líneas y transformadores) tienen mayor probabilidad de fallo. Esto permite planificar con antelación las renovaciones más urgentes, optimizando recursos y aumentando la fiabilidad de la red. Se prevé que este sistema esté plenamente operativo en 2026.
Mejora del seguimiento de expedientes
A través del análisis de reclamaciones y datos históricos, se han identificado los puntos críticos en el proceso de nuevos suministros. Esto ha permitido rediseñar procedimientos y mejorar la comunicación con los clientes.
Tala y poda con satélites
Se ha puesto en marcha una prueba de concepto que combina imágenes satelitales e inteligencia artificial para identificar y predecir el crecimiento de vegetación cercana a líneas eléctricas. Esta tecnología sustituye métodos más contaminantes como los vuelos en helicóptero, lo que reduce la huella de carbono y mejora la eficiencia de los trabajos de mantenimiento.
Aplicaciones de la Computación Cuántica
Diversos proyectos propustos desde el Innovation Hub han explorado las posibilidades de la computación cuántica para resover problemas complejos de la red, como encontrar la topología óptima de la red para reducir pérdidas o el emplazamiento óptimo de baterías para minimizar el impacto en los usuarios de las incidencias de la red.
Las principales barreras para implementar la IA en las redes eléctricas
Aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial requiere superar algunos obstáculos técnicos y operativos. Los principales de ellos son:
- Privacidad de los datos: el entrenamiento de los modelos de IA exige un tratamiento masivo de la información, que, en algunos casos, puede ser sensible o confidencial. Esta situación plantea desafíos relacionados con la protección de datos personales, lo que exige que los sistemas adopten medidas de ciberseguridad que protejan la información.
- Disponibilidad de los datos: para que los algoritmos de IA funcionen correctamente, se necesita un gran volumen de datos, algo que no siempre está asegurado. Además, muchos sistemas de redes de transporte aún carecen de la infraestructura necesaria para almacenar estos datos
- Escasez de profesionales y nuevos estudios: todavía falta talento especializado en inteligencia artificial para cubrir la demanda de necesidades que existen en el sector de redes. Para ello, es necesario impulsar programas de formación que desarrollen las habilidades técnicas requeridas. También es importante crear grupos que promuevan la investigación de la IA en el sector energético, como es el caso del Centro de Excelencia en IA de Iberdrola, ubicado en San Agustín del Guadalix (Madrid).
