Inteligencia energética impulsada por IA para la electrificación residencial inteligente

En el sector de la energía residencial y del hogar inteligente, las empresas están desarrollando sistemas de inteligencia energética impulsados por IA para gestionar la creciente complejidad de la electrificación y las tarifas dinámicas de los servicios públicos.

Actividad y desafíos operativos
A medida que se expande la electrificación residencial, los hogares conectan cada vez más vehículos eléctricos, bombas de calor, instalaciones solares en tejados y electrodomésticos inteligentes a la red. El desafío operativo radica en gestionar estas cargas eléctricas flexibles junto con la creciente adopción de tarifas eléctricas dinámicas basadas en el tiempo por parte de las empresas de servicios públicos. Coordinar manualmente estos variados recursos energéticos para optimizar los costos y la eficiencia se ha vuelto excesivamente complejo para la mayoría de los hogares.

Objetivos de mejora
El objetivo principal es equilibrar de forma autónoma los costos de energía, las emisiones de carbono, el confort interior y la capacidad eléctrica en tiempo real. El enfoque se centra en la transición de dispositivos inteligentes controlados individualmente a un sistema de inteligencia energética del hogar cohesivo que pueda aprender, predecir y coordinar continuamente el funcionamiento de los electrodomésticos, la generación de energía y los sistemas de almacenamiento de acuerdo con las preferencias de los ocupantes y las condiciones de la red.

Solución técnica seleccionada
Para abordar estos requisitos, Schneider Electric desarrolló su tecnología Wiser Home AI. Este sistema de inteligencia energética impulsado por IA coordina el funcionamiento de todos los dispositivos domésticos conectados teniendo en cuenta las tarifas de electricidad en tiempo real, la disponibilidad de energía solar, las rutinas diarias y los límites de potencia contratada. Ejecuta decisiones segundo a segundo de forma autónoma, eliminando la necesidad de una gestión manual de cargas y permitiendo a los propietarios mantener el control final sobre sus sistemas.

Despliegue y soporte
Para validar el impacto de la tecnología, la empresa realizó amplias simulaciones utilizando datos de 2024 para modelar el funcionamiento del sistema en entornos residenciales de toda Alemania y Dinamarca. El análisis comparó la coordinación de energía inteligente basada en IA con modelos tradicionales de consumo de energía no optimizados en varias configuraciones, incluidos hogares con y sin generación solar.

Resultados cuantificables
Las simulaciones demostraron que los hogares que utilizan tanto energía solar como tarifas dinámicas lograron ahorros anuales promedio simulados de hasta un 27 % en Alemania y un 23 % en Dinamarca, con ahorros máximos durante el verano. Incluso sin generación solar, los hogares que utilizan tarifas dinámicas obtuvieron ahorros anuales de hasta un 10,1 % al trasladar la carga de vehículos eléctricos y el calentamiento de agua a las horas de menor costo. Estas reducciones reflejan el valor cuantificable de la coordinación en tiempo real, maximizando la eficiencia de la energía renovable disponible más allá de la generación independiente.

Informe completo.

Editado por Maria Brueva, redactora de Induportals – adaptado por IA.

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