La gestió energètica basada en intel·ligència artificial (IA) permet generar estalvis addicionals d’entre el 4% i el 5% fins i tot en sistemes ja optimitzats, segons un informe de KPMG sobre eficiència energètica en edificis. Aquesta xifra augmenta quan s’hi incorporen tecnologies avançades basades en IA.
Aquest potencial adquireix una rellevància especial en un context en què els edificis concentren prop del 30% de la demanda energètica mundial i han generat al voltant del 20% del creixement del consum durant els darrers anys, segons dades de l’Agència Internacional de l’Energia (IEA).
A Espanya, Serveo és una de les companyies que impulsa aquest enfocament en entorns reals com edificis públics i privats, enllumenat urbà o infraestructures viàries. L’empresa aplica IA mitjançant plataformes pròpies de gestió energètica que integren dades en temps real, sistemes IoT i predicció meteorològica. Això permet optimitzar el consum i anticipar patrons d’ús energètic en infraestructures crítiques, aconseguint fins a un 15% d’estalvi energètic en funció del grau de maduresa de la gestió energètica dels actius.
En la mateixa línia, i amb resultats similars, treballa Schneider Electric, que assenyala que les seves solucions de programari industrial permeten obtenir estalvis d’entre un 5% i un 15% en entorns industrials gràcies a l’optimització del consum energètic, incloent-hi tècniques predictives basades en IA. Plataformes com EcoStruxure permeten ajustar automàticament les càrregues energètiques, anticipar pics de demanda i millorar l’eficiència operativa de plantes industrials i edificis.
Per la seva banda, Siemens basa la seva proposta en l’ús d’analítica avançada, intel·ligència artificial i bessons digitals per optimitzar el rendiment energètic d’instal·lacions complexes, des d’entorns industrials fins a infraestructures urbanes, reduint el malbaratament energètic mitjançant decisions automatitzades en temps real.
Finalment, Iberdrola també està incorporant la intel·ligència artificial a la gestió de les xarxes elèctriques intel·ligents per millorar la previsió de la demanda i optimitzar l’operació del sistema. Per fer-ho, es recolza en eines d’analítica avançada i models predictius que contribueixen a una gestió més eficient dels recursos energètics.
