AleaSoft Energy Forecasting, líder en inteligencia artificial en el sector energético desde hace más de 25 años, ha destacado el papel crucial de la IA en la predicción y planificación del sistema eléctrico. En una reciente entrevista con Energías Renovables, Antonio Delgado Rigal, fundador y CEO de la compañía, compartió su visión sobre la evolución del almacenamiento de energía y la necesidad de un marco regulatorio adecuado.
Delgado Rigal, con un doctorado en inteligencia artificial obtenido en 1998, explicó que la empresa ha desarrollado un protocolo que combina machine learning y econometría. Esto ha permitido realizar previsiones precisas sobre precios y demanda energética, lo que ha hecho que sus predicciones se consideren bancables y sean ampliamente utilizadas en Europa para la financiación de proyectos.
La demanda de soluciones predictivas ha crecido, especialmente entre los gestores de redes que deben integrar cada vez más generación renovable. Según Delgado Rigal, sus modelos son esenciales para planificar el futuro del sistema eléctrico y afrontar sus cambios.
En cuanto al almacenamiento de energía, Delgado Rigal señaló su creciente popularidad en España, especialmente combinado con energía fotovoltaica y eólica, aunque subrayó la necesidad de un marco regulatorio que valore adecuadamente estas tecnologías.
La conversación también abordó los precios negativos en el mercado eléctrico, que Delgado Rigal describió como parte de una transición. Aunque estas situaciones reflejan abundancia de generación renovable, no disminuyen el valor de la infraestructura fotovoltaica, que sigue siendo competitiva.
Sobre los apagones, destacó que son el resultado de eventos concatenados y recalcó la importancia de aprender de ellos para mejorar la planificación y las herramientas predictivas, con el objetivo de prevenir futuros problemas.
Finalmente, a pesar de la complejidad creciente de los sistemas eléctricos, reafirmó la misión de AleaSoft: anticipar y reducir la incertidumbre para minimizar la probabilidad y severidad de fallos en el suministro eléctrico.
