Los investigadores están utilizando inteligencia artificial y tecnologías satelitales para hacer que la infraestructura de energía renovable del continente sea más confiable.

Los paneles solares y las turbinas eólicas tuvieron que cerrarse en Grecia durante un breve período en mayo de este año porque la red eléctrica nacional no pudo absorber la cantidad de energía que se producía.

Para la ingeniera electrónica Effie Makri, esto señala uno de los principales problemas del cambio a fuentes de energía renovables.

"Comofuentes de energía renovablesse adopten más ampliamente, el cierre de infraestructuras de energía renovable será más generalizado", afirmó Macri.

Europa está trabajando para lograr un aumento masivo del uso de energías renovables, con el objetivo de que el 45% de la energía provenga de fuentes renovables para 2030 según el plan de la UE.REPowerEUPlan.

Sin embargo, uno de los problemas de las energías renovables es que son intermitentes.Hay momentos en que el sol no brilla o el viento no sopla.O, como sucedió en Grecia, también hay ocasiones en las que la energía producida es demasiada para que la infraestructura energética pueda manejarla, lo que resulta en una sobrecarga del sistema.

Predecir la producción y la demanda de energía.

Macri lidera un proyecto de investigación llamadoDEMANDADOque ha recibido financiación de la UE para aprovechar el poder combinado de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los datos de observación de la Tierra (EO) de los satélites europeos para mejorar la previsión y la gestión de la oferta y la demanda de energía.El proyecto, gestionado por la Agencia de la UE para el Programa Espacial (EUSPA) en nombre de la Comisión Europea, comenzó en 2022 y se extenderá hasta abril de 2025.

Ser capaz de predecir cuánta energía se producirá y consumirá con antelación podría evitar que se produzcan cierres del sistema, como el griego, en el futuro.

El equipo de investigadores de Macri en la empresa griega Future Intelligence, en Atenas, se ha asociado con especialistas en energía y comunicaciones en Grecia, Irlanda y España.Están explorando formas de aprovechar tecnologías de vanguardia para abordar el desafío de proporcionar a Europa un suministro de energía que sea a la vez seguro y sostenible.

El enfoque que está desarrollando el equipo ENCUESTADO se basa en datos del Programa Copernicus, el componente EO del programa Espacial de la UE y los servicios Galileo.Macri dice que esto podría ayudar a que Europa sea más independiente energéticamente, ya que los modelos utilizarían satélites europeos.

Valor agregado de EO

Los trabajos que se llevan a cabo se financian a través deEUSPA, que promueve el uso de datos de EO espacial europeos en servicios prácticos de valor añadido como el que propone el DEMANDADO.Es un mercado en rápida expansión que se espera que crezca de 3.400 millones de euros en 2023 a casi6.000 millones de euros en 2033.

La combinación de estos datos con nuevas capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático les permite construir un modelo que puede tener en cuenta una amplia gama de factores que afectan el suministro de energía.Estos incluyen los patrones climáticos cambiantes y los diferentes perfiles de usuario basados ​​en tres tipos distintos de usuario: residencial, industrial y comercial.

"Cada uno de este tipo de usuarios tiene sus propios patrones de consumo", afirmó Macri.

Esta información se puede utilizar para distribuir mejor la electricidad en la red.Por ejemplo, en un día frío, podría ser mejor trasladar más electricidad a los hogares que tienen mayores demandas de calefacción.

Lo importante, sin embargo, es la relación entre la energía distribuida y la energía producida: una distribución eficiente puede verse diferente en un día soleado o nublado.

Se llevarán a cabo demostraciones piloto de las soluciones propuestas en un parque solar en Atenas, Grecia, y en un operador de sistemas de distribución en el Gran Barcelona, ​​España, a finales de este año y en 2025.

Previsión meteorológica extrema

Durante su investigación, Macri y su equipo se dieron cuenta de que los eventos climáticos extremos también pueden afectar los resultados de sus cálculos.Aunque inicialmente no estaba previsto, decidieron incorporar este factor a su modelo.

En esto se suman a las preocupaciones de Francesco Parisio, ingeniero de software de Italia.Dirigió un proyecto de investigación de dos años financiado por la UE en la nueva empresa LiveEO, con sede en Berlín, que se especializa en aprovechar los datos de EO para proporcionar información útil a empresas, formuladores de políticas y administradores de infraestructura vital, incluidos los proveedores de energía.

"Los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes e intensos y los pronósticos a medio y largo plazo esperan que esta tendencia empeore aún más", afirmó."Esto pone mucha presión sobre nuestra infraestructura crítica".

En 2022, LiveEO fue una de las 74 empresas que recibieron un premioConsejo Europeo de InnovaciónSubvención aceleradora para desarrollar un servicio de monitoreo en tiempo real para redes de infraestructura utilizando una combinación de datos satelitales, inteligencia artificial yaprendizaje automáticoalgoritmos.

LlamadoEO en el tiempo, su proyecto de investigación concluyó con éxito en marzo de este año, lo que resultó en un monitoreo avanzadoservicioque es capaz de evaluar rápidamente los daños a la infraestructura después de una tormenta e incluso predecir áreas de posible debilidad futura.

Viendo a través de las nubes

El servicio utiliza un tipo especial de datos satelitales llamadoradar de apertura sintética(SAR) que es capaz de recoger información detallada de la superficie, como la estructura y la humedad.Una de las principales ventajas de las imágenes SAR es que, a diferencia de la tecnología óptica, pueden "ver" a través de la oscuridad, las nubes y la lluvia, detectando cambios que de otro modo serían difíciles de detectar.

Normalmente, un humano tendría que evaluar manualmente la integridad de la infraestructura energética, ya sea a pie o en el aire utilizando un helicóptero o un avión.Los satélites pueden dar mejores resultados, según Parisio.

"Pudimos detectar daños que un helicóptero no podría detectar", afirmó.Más allá del análisis rápido de los daños de las tormentas, también pueden observar cómo la vegetación podría afectar la infraestructura, como detectar problemas de salud de los árboles que podrían poner en peligro las líneas eléctricas en el futuro.Para validar sus modelos, enviaron expertos a evaluar árboles identificados como problemáticos por el sistema y descubrieron que sus predicciones eran correctas.

El sistema también puede cubrir una amplia gama, y ​​EOinTime ya monitorea más de 100.000 km de infraestructura para detectar riesgos de vegetación, en todos los países europeos, para la multinacional energética alemana E.ON.

Después de haber realizado pruebas piloto en la mayoría de los continentes en países como Alemania, Australia, EE. UU. e Indonesia, LiveEO pudo reducir el tiempo de respuesta para detectar un problema e informar a sus clientes de días a horas.

Los próximos pasos son reducirlo aún más, trabajando junto a grandes socios de la industria como Deutsche Bahn y E.ON.

"Cualquier parada es costosa, peligrosa y tiene un gran impacto en la sociedad", afirmó Parisio."En un apagón, cada minuto cuenta."