Cómo la IA está transformando la Ingeniería Eólica

El volumen de mercado de la IA en el sector financiero se estima en hasta cuatro veces mayor que en el sector energía. Esto no es un indicador de fracaso, sino una enorme oportunidad para el sector energético y eólico, en particular. En este artículo, CENER explica el mayor potencial impacto de la IA en ingeniería eólica, cuáles son las barreras en eólica y cómo CENER está integrando esta tecnología para acelerar el diseño de las palas y de los flotadores o para mejorar el O&M.

Mientras que la IA está revolucionando los sectores financiero o farmacéutico, su adopción en el sector energético ha sido comparativamente lenta. El tamaño del mercado de la IA en el sector financiero es tres a cuatro veces mayor que en el de la energía; una brecha que refleja un desfase en la inversión, las soluciones implementadas y la madurez general de la IA en el sector. Esto representa una gran oportunidad para que la IA lidere la próxima ola de innovación en un sector energético cada vez más complejo.

El potencial de la IA abarca toda la cadena de valor, desde la planificación de proyectos o el diseño de aerogeneradores hasta su desmantelamiento. Sin embargo, aprovechar este potencial no consiste en aplicar algoritmos genéricos, sino que exige soluciones diseñadas a medida para las particularidades de la tecnología eólica.

CENER ha identificado dos áreas que se pueden beneficiar de soluciones basadas en IA: diseños complejos, que ofrecen retornos exponenciales gracias a una optimización temprana, y la operación y mantenimiento (O&M), que se beneficia de la ingente cantidad de datos generados por los parques eólicos en operación.

Soluciones mejoradas con IA:

• El diseño moderno de aerogeneradores se basa en extensas simulaciones numéricas para tener en cuenta miles de combinaciones de condiciones operacionales y ambientales, desde el viento y las olas hasta el estado operativo de la turbina. Esto genera un ingente volumen de datos, cargas estructurales y momentos, y un cuello de botella en el proceso de ingeniería. CENER trabaja en un “framework” de resolución híbrido, que combina simulaciones de modelos ingenieriles e IA, capaz de gestionar los enormes volúmenes de resultados para reducir el tiempo de análisis y el coste computacional.
• El diseño aerodinámico de las palas mediante simulaciones CFD tradicionales puede ser un proceso lento y costoso, lo que limita la capacidad de los ingenieros para explorar los efectos reales de las variaciones de diseño o de la erosión en el rendimiento. La solución de IA de CENER resuelve este desafío con un modelo entrenado que ofrece resultados de alta precisión en segundos, en lugar de horas o días. Esto proporciona a los ingenieros el rendimiento aerodinámico del perfil (airfoil) de forma casi instantánea, transformando el ciclo de iteración de diseño. Este modelo predictivo nos permitirá además asesorar en el futuro en los planes de mantenimiento de las palas.

• Los aerogeneradores son máquinas complejas y autónomas que generan ingentes cantidades de datos. Estos datos, recopilados a lo largo de los años, se han convertido en la materia prima de una revolución en el O&M (Operación y Mantenimiento), basada en nuevas capacidades analíticas impulsadas por la IA. La solución de CENER, WENDY, para la digitalización y monitoreo de turbinas se está potenciando con IA para generar modelos de turbina basados en datos y mejorar la información disponible para el O&M, combinando metodologías de ciencia de datos con modelos físicos.

Cada uno de estos desarrollos supone una prueba tangible de las barreras que CENER y el sector eólico deben superar para la adopción de la IA:

• Escasez y Calidad de los Datos: Falta de grandes volúmenes de datos de alta calidad y estandarizados; el combustible esencial necesario para entrenar modelos de IA fiables y robustos.
• Talento: La escasez de profesionales que combinen un profundo conocimiento en el dominio de la ingeniería con habilidades avanzadas en data science.
• Cultura Conservadora y de Seguridad: El necesario enfoque del sector en la fiabilidad y la seguridad crea también barreras para adoptar herramientas revolucionarias aún no probadas, los fallos pueden afectar a instalaciones de gran valor. Esto dificulta la introducción de tecnologías con un historial limitado.
• Ciclos de Retorno de la Inversión (ROI) más largos: Aunque los beneficios económicos de la IA pueden ser significativos, a menudo se materializan en un periodo de tiempo más largo, lo que dificulta justificar la inversión inicial en comparación con otros sectores con retornos más inmediatos.

Generar confianza es clave para el despliegue de las soluciones de IA. Para que la información o incluso la automatización impulsada por IA sea comercialmente viable, debe ser fiable . Un paso adelante fundamental es que las entidades de certificación (ej., Bureau Veritas o DNV) establezcan marcos claros y estandarizados para validar y aprobar los modelos entrenados con IA o basados en ella. Esto es esencial para mitigar el riesgo en la innovación y lograr que los proyectos diseñados con IA sean “bancables”.

Una reflexión final para Europa: liderar la revolución de la IA en la energía eólica exige visión de futuro. Para convertir a Europa en un líder en este campo, es necesaria una estrategia colaborativa. Centrada en crear alianzas para construir repositorios de datos compartidos, fomentar los “sandboxes” regulatorios, donde las nuevas tecnologías de IA se puedan probar y validar, y promover programas de formación especializada.