Constanza Levicán, CEO de Suncast destacó que los principales beneficios de los modelos predictivos apuntan a apoyar las decisiones de operación y mantenimiento, ajustando a los datos que tiene la planta generadora, lo que permite tener una huella digital de las instalaciones y así anticiparse a los periodos de alta nubosidad o lluvia para realizar mantenimientos predictivos, estimar el ensuciamiento de los módulos y proyectar el rendimiento de las instalaciones con los datos de operación real.

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Flexibilidad

La ejecutiva afirmó que la inteligencia artificial también contribuye a entregar flexibilidad a la matriz, al aprovechar de mejor forma los recursos en la operación del sistema eléctrico.

Cristián Muñoz, Sales Specialist & Digital lead de ABB en Chile, concordó con este diagnóstico, indicando que el uso predictivo de alta precisión que permite la inteligencia artificial calza con la oferta de soluciones digitales que tiene la empresa para el sector de la energía solar.

“Sumando esta capa en nuestros sistemas de gestión de energía vamos a tener una mejor administración de los sistemas y vamos a poder asegurar una mayor sostenibilidad de la red, sin afectar su estabilidad”, indicó.

Según Patricia Darez, directora ejecutiva de 350Renewables, el rendimiento de las plantas solares fotovoltaicas en Chile ha mejorado tras la interconexión nacional que unió a la zona norte con el sur del sistema eléctrico, a lo que se suman las tecnologías de limpieza basada en digitalización e inteligencia artificial.

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El desarrollo de este tipo de tecnología en el sector de energías renovables fue valorado por el director ejecutivo de la Agencia de Sostenibilidad Energética (AgenciaSE), quien precisó que los sistemas de gestión de la energía también se complementan con soluciones digitales y medición inteligente.

Agregó que la gestión de la demanda es un tema pendiente en el sector energético, especialmente para los clientes regulados, que todavía tienen una disociación con la oferta, “lo que tiene que ver con digitalizar y con incentivos”.