Innovación dinámica en la digitalización del sector eléctrico

La rápida adopción de la digitalización por parte de la industria eléctrica es un ejemplo sorprendente de su innovación dinámica: el desarrollo continuo y la introducción de nuevas ideas, productos o procesos para satisfacer las cambiantes demandas del mercado. Aquí, POWER examina cómo algunos conceptos digitales complejos, que, aunque se comunican con frecuencia bajo "palabras de moda", están teniendo un impacto procesable en el espacio de poder, desde la generación hasta el consumidor.

La digitalización, el proceso holístico que implica la transformación de los modelos comerciales y la operación en un entorno más conectado, basado en datos, versátil y eficiente, se ha convertido en una palanca establecida del sector energético a medida que se desarrolla la transición energética. Hasta ahora, ese proceso ha involucrado una amplia variedad de tecnologías digitales complejas y de rápida evolución que involucran una variedad de enfoques.

Mantenerse al día con los últimos desarrollos no es fácil, dado que el sector eléctrico en sí es muy complejo, con una amplia gama de partes interesadas, desde generadores de energía, empresas de transmisión y distribución, reguladores y una amplia gama de consumidores. Aquí, POWER precisa algunas tecnologías digitales subyacentes y conceptos emergentes, e ilustra cómo las partes interesadas en el poder las están utilizando (o pretenden utilizarlas).

Hace al menos dos años, los profesionales de la energía estaban convencidos en gran medida de que la inteligencia artificial (IA), la capacidad de las máquinas para aprender rápidamente de grandes conjuntos de datos, resolver problemas y adaptarse continuamente a nuevos datos sin intervención humana, era una exageración. Pero debido a los avances en los sistemas informáticos, la IA y su subconjunto, el aprendizaje automático, se han vuelto cada vez más importantes, con aplicaciones dominantes en eficiencia y utilización, pronóstico, reconocimiento de patrones y algoritmos para sistemas de aprendizaje y gestión y transporte de fuentes de energía (consulte la barra lateral). . El potencial de la IA también está prosperando para el almacenamiento de energía, el análisis de incertidumbre, el tratamiento de aguas residuales, el control de emisiones, la producción de biocombustibles, la gestión de la cadena de suministro de energía, las energías renovables, la evaluación de riesgos y la respuesta a la demanda.

1. Un mapa creado por investigadores de la Universidad de Teherán intenta ilustrar las conexiones entre la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) en el campo de la energía. El color azul cubre las aplicaciones de IA en eficiencia y utilización de energía; amarillo cubre ML y sus métodos relacionados para el pronóstico; algoritmos de cubiertas verdes y reconocimiento de patrones para sistemas de aprendizaje; y el rojo cubre fuentes y consumidores de energía. Fuente: Energy Strategy Reviews, enero de 2023

Los casos de uso son aparentemente infinitos (Figura 1). En enero de 2023, un comercializador de energía habilitado para IA presentó Gridmatic Retail para agilizar la compra de energía renovable al tiempo que ofrece previsibilidad y automatización a clientes comerciales e industriales. Otra empresa, Imperium Predictive Analytics, utiliza IA para ayudar a los consumidores a tomar decisiones más informadas sobre estrategias de adquisición mientras cubren carteras utilizando un algoritmo que predice horizontes a corto, mediano y largo plazo.

El fundador de Imperium, Lucas Grimes, dijo que el valor clave del servicio es brindar transparencia al mercado a través de un proceso simplificado, lo que permite que más partes interesadas evalúen y tomen decisiones basadas en datos procesables. Sin embargo, Grimes señaló que los mayores desafíos con la IA, particularmente en el espacio de pronóstico, continúan girando en torno a la "adquisición y validación de datos". La precisión de los datos es otra preocupación, anotó.

El lanzamiento de OpenAI en noviembre de 2022 de ChatGPT, un chatbot disponible comercialmente que se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM) de inteligencia artificial (IA), marcó el comienzo del reconocimiento generalizado de que la IA generativa podría ofrecer un cambio radical en la interfaz de persona a datos. Y aunque la IA generativa ya está revolucionando muchas industrias, podría tener un potencial sustancial para el sector energético, incluso para ayudar a automatizar, desarrollar, comunicar y analizar datos, según han sugerido varios expertos.

Como Geir Engdahl, director de tecnología de Cognite, explicó a POWER: "Lo que va a ser muy valioso es la combinación de datos y conocimientos profundos del dominio, y un sistema que sea capaz de llevar a cabo la tarea. Por lo tanto, tiene todas las tuberías en su lugar, operaciones de datos, por así decirlo, donde los datos fluyen desde las operaciones reales de su planta de energía hacia el sistema de forma continua, y tenemos la capacidad de llevar a cabo tareas que tienen valor dentro del sistema, como crear órdenes de inspección o rootear análisis de causas con todos los datos disponibles", dijo. "Creo que la combinación de estas 'operaciones de datos' y ChatGPT y modelos de lenguaje grande similares, realmente cambiará la forma en que trabajan los trabajadores del conocimiento en estas industrias".

Las mayores ganancias de los programas de inteligencia artificial generativa diseñados a medida podrían aplicarse a todas las fases de la gestión del rendimiento de los activos, en tareas como la identificación de equipos para los cuales el monitoreo automatizado ha activado alarmas, sugirió Engdahl. "Es capaz de sintetizar todo este conocimiento industrial y hacer sugerencias realmente inteligentes", señaló. "Por supuesto, el humano estará al tanto y tomará la decisión final sobre qué hacer realmente".

Además, los modelos generativos de IA podrían proporcionar referencias a documentos o ayudar a incorporar datos en un gráfico de conocimiento. "Lo que eso significa es que mientras ingiere, por ejemplo, datos no estructurados, que podrían ser documentos o dibujos, podría obtener más contexto de los datos". El modelo podría, por ejemplo, identificar el tipo específico de documento y podría permitir a los trabajadores, a través de un "lenguaje humano" detallado, consultar rápidamente y obtener detalles específicos sobre un documento. Sin embargo, Engdahl advirtió que el modelo tiene deficiencias y fallas que incluyen "alucinaciones", mentir por omisión, seguridad de datos y protección de la propiedad intelectual, dijo.

La computación en la nube, un medio por el cual se pueden almacenar y procesar grandes cantidades de datos para un análisis de datos eficiente y una toma de decisiones en tiempo real, también parece estar ganando terreno en el espacio de la energía. Amazon Web Services (AWS) firmó recientemente acuerdos lucrativos con varias empresas de servicios públicos para proporcionar tecnologías en la nube y soluciones basadas en datos basadas en análisis avanzados. Duke Energy, por ejemplo, en noviembre de 2022 inició una "colaboración estratégica de varios años" para crear nuevos servicios y software de red inteligente en AWS y expandir sus servicios de red inteligente, un conjunto de aplicaciones personalizadas que ayudan a la empresa de servicios públicos a anticipar la demanda de energía futura e identificar dónde y cómo actualizar la red eléctrica. La empresa de servicios públicos también acordó migrar sus cargas de trabajo de tecnología de la información y análisis de redes a AWS.

"Nuestra evolución digital es fundamental para nuestra transición de energía limpia", dijo Bonnie Titone, vicepresidenta sénior y directora de información de Duke Energy. "Por ejemplo, para simular con precisión las necesidades energéticas futuras y planificar las inversiones para la red, necesitamos ejecutar cientos de millones de cálculos de flujo de energía, un proceso que llevaría semanas utilizando hardware de TI [tecnología de la información] tradicional. Mediante el uso de tecnologías en la nube que AWS está desarrollando para Duke Energy, nuestro objetivo es ejecutar esas mismas simulaciones en 15 minutos o menos".

Mientras tanto, como un gran impulso para las operaciones y el mantenimiento de las plantas de energía, los avances en robótica están preparados para remodelar las operaciones difíciles y las tareas de mantenimiento. La inspección robótica autónoma ya se está utilizando en una flota de diversos robots que se adaptan para manejar entornos difíciles o peligrosos. Consumers Energy y National Grid están utilizando por separado Spot de Boston Dynamics, el icónico robot ágil parecido a un perro de la empresa, para inspeccionar los activos en las subestaciones eléctricas críticas de la empresa, capturando escaneos térmicos y lecturas de indicadores de forma autónoma. Mientras tanto, Ontario Power Generation y Duke Energy utilizan Spot para misiones de inspección en plantas de energía nuclear. Spot también se ha implementado en plantas hidroeléctricas y áreas mineras, evaluando áreas que son peligrosas debido al riesgo de actividad sísmica, estabilidad de rocas o presencia de gases venenosos.

2. El robot TOKA 4 de Gecko escala una caldera y recopila datos ultrasónicos para alimentar una plataforma de software impulsada por inteligencia artificial. Cortesía: Gecko Robotics

Gecko Robotics, con sede en Pittsburgh, también ha visto un aumento en el interés por sus robots. Armados con escáneres ultrasónicos multiángulo y cámaras visuales, sus robots escaladores de la serie TOKA (Figura 2) pueden inspeccionar tanques, calderas, depuradores, tuberías, espesores de pared y picaduras. El negocio se ha vuelto especialmente fundamental dado el envejecimiento de los activos del sector eléctrico. "Estamos en el negocio de llevar a las empresas del mantenimiento reactivo con una confiabilidad muy lineal o deficiente a la proactividad, pero incluso más allá de eso", dijo a POWER Jake Loosararian, director ejecutivo y cofundador de Gecko Robotics.

Gecko también ofrece análisis de datos habilitados para IA recopilados de las inspecciones multifacéticas habilitadas por robots, lo que ha demostrado ser invaluable para algunos de sus clientes de plantas de energía. "Hemos recopilado y poseemos datos sobre decenas de miles de activos. Podemos brindar información utilizando algunos de los software avanzados sobre lo que creemos que cumplirá, prediciendo obviamente a partir de los conjuntos de datos cuáles son algunos de los problemas, pero también ser capaz de garantizar que haya un gasto prudente de capex [gasto de capital] para solucionar los problemas, no solo hoy sino en el futuro, para que pueda extender la frecuencia con la que está cerrando".

Según lo define el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), Internet de las cosas (IoT) comprende la interconexión de dispositivos digitales a nivel de consumidor (como electrodomésticos inteligentes y dispositivos celulares). Por el contrario, IoT industrial (IIoT) cubre la interconexión de dispositivos digitales, como sensores, instrumentos y máquinas en procesos industriales, de fabricación y comerciales, por ejemplo, seguridad, ajuste de rendimiento, control de acceso, control de instalaciones, seguridad y mantenimiento. .

IIoT también se destaca por su integración de tecnología de información y comunicación para mejorar la tecnología operativa (OT), que son "sistemas o dispositivos programables que interactúan con el entorno físico". Los sistemas OT, por ejemplo, incluyen sistemas de instrumentación y control (I&C), sistemas de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) y sistemas de control distribuido. Mientras que el OT tradicional generalmente se interconecta a través de redes cableadas, los dispositivos IIoT pueden usar una variedad de tecnología inalámbrica para una cobertura de área amplia, que incluye identificación de WiFi, celular, satélite, Bluetooth o radiofrecuencia. NIST señala que, en lugar de reemplazar el control de procesos tradicional, los dispositivos IIoT están destinados a mejorar los procesos industriales a través del monitoreo adicional de varios sensores y la aplicación de modelos de análisis de datos.

Impulsados ​​por los avances en tecnología y los esfuerzos para aumentar el ahorro de costos, la conveniencia, la eficiencia, la confiabilidad y la sostenibilidad de los componentes de energía, los dispositivos IIoT están proliferando. Como solo uno de los cientos de ejemplos, un equipo de mantenimiento predictivo de NRG Energy, un gigante generador competitivo, agregó recientemente un monitoreo continuo de activos inalámbricos que proporcionaría datos más frecuentes y permitiría una detección más temprana de fallas en desarrollo para evaluar mejor la condición del equipo en sus plantas de energía.

Un obstáculo mencionado con frecuencia relacionado con los dispositivos IIoT es que las redes inalámbricas pueden experimentar interrupciones y su implementación puede ser costosa, especialmente si se integran con una infraestructura heredada. Un avance específico en este frente ha sido notablemente la integración de 5G, un sistema de comunicación inalámbrico. 5G, en particular, ha allanado el camino para el control de movimiento inalámbrico isócrono en tiempo real, los sistemas de sensores para monitorear procesos críticos y las aplicaciones de realidad aumentada y realidad virtual, señaló 5G-ACIA, una alianza para industrias conectadas y automatización. Mientras tanto, los beneficios de la conectividad de baja latencia y alto ancho de banda incluyen aplicaciones de mantenimiento ampliadas, así como para la seguridad y protección de la planta.

"Las aplicaciones de geocercas se pueden usar para la seguridad de los trabajadores y del público. Si un trabajador ingresa a un área que debe evitarse, su sensor portátil puede activar una alarma", señaló Dominique Verhulst, director de Prácticas de energía global de Nokia. . "Este tipo de aplicaciones también se pueden usar en plantas remotas, alertando a los equipos de seguridad central sobre cualquier actividad no autorizada en un sitio. Para limitar aún más la actividad humana en sitios restringidos donde podría ser demasiado peligroso para una persona trabajar, los robots controlados a distancia pueden activarse en la red para automatizar las actividades de mantenimiento".

Sin embargo, los riesgos de seguridad cibernética relacionados con los sistemas IIoT, en particular de los dispositivos comerciales listos para usar que no incluyen funciones de seguridad intrínsecas, también son una preocupación generalizada. Según Lior Frenkel, director ejecutivo de Waterfall Security Solutions, con sede en Israel, se están implementando soluciones emergentes en muchas empresas de servicios públicos para abordar los riesgos de ciberseguridad relacionados con la integración de TI/TO. Frenkel destacó las puertas de enlace unidireccionales de Waterfall, una "alternativa evolutiva" a los firewalls que pueden proteger el acceso remoto y permitir el monitoreo de redes industriales en tiempo real.

"En ciberseguridad, los riesgos para las redes OT, las redes de producción, las redes de control son nuevos. Como mercado, probablemente tenga cinco años", dijo. "Lo que cambió hace cinco años es el paso de la amenaza de propiedad estatal y basada en el terrorismo al ransomeware".

El enfoque de Waterfall, que según Frenkel es implementado por las principales empresas de servicios públicos como Southern Co., busca esencialmente eliminar los cortafuegos que generalmente se conectan entre la red de control y el mundo exterior. Otras tecnologías de seguridad emergentes que Frenkel dijo que está observando incluyen tecnologías de detección de intrusos, que pueden monitorear la red de forma remota. Sin embargo, el monitoreo ahora también está disponible como un servicio, señaló.

Las herramientas digitales también están remodelando varios aspectos del sistema de energía más grande. Junto con el aprendizaje automático que puede predecir la salida de los paneles solares en función de las condiciones climáticas, han surgido varias tecnologías para facilitar las centrales eléctricas virtuales, que combinan recursos de energía distribuidos para proporcionar servicios de red.

Las tecnologías digitales también están permitiendo la creación de microrredes, sistemas de energía autónomos a pequeña escala que pueden operar de forma independiente en la red más grande y plantas de energía híbridas. En un ejemplo único, el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) y el Laboratorio Nacional de Idaho (INL) demostraron en enero de 2023 que la energía nuclear en el INL y las energías renovables en el NREL podían sincronizarse virtualmente utilizando cableado de fibra óptica operado por ESnet y simuladores digitales en tiempo real.

En el frente de la distribución, las empresas de servicios públicos quieren invertir más en "dispositivos de línea descendente que incorporen conocimiento en sus herramientas de modelado, así como funcionalidad operativa para resolver problemas comunes de calidad de energía de congestión", señaló Sally Jacquemin, vicepresidenta y gerente general de Energía y Servicios Públicos con Unidad de negocios de Open Systems International (OSI) de AspenTech. Y en el lado de la transmisión, monitorear y controlar los activos de generación a través del análisis de estabilidad dinámica es cada vez más importante para asegurar la estabilidad en el voltaje y la frecuencia en toda la red con energías renovables, dijo.

Las tecnologías digitales también están creando nuevas plataformas de comercio de energía que permiten un comercio más eficiente y transparente de créditos de energía renovable y otros productos energéticos. Blockchain, que ha sido clave para estos esfuerzos, también está demostrando ser útil para los esfuerzos para adquirir y suministrar energía libre de carbono las 24 horas del día, los siete días de la semana (24/7 CFE).

Por ejemplo, Cleartrace, un proveedor externo, ha colaborado con JPMorgan Chase (JPM) en el Reino Unido desde 2020 para monitorear el uso de energía de JPM utilizando tecnología de seguimiento de energía basada en blockchain. La tecnología compara el consumo de electricidad de JPM digitalmente, en tiempo real, con la generación renovable como parte de un acuerdo de compra de energía las 24 horas del día, los 7 días de la semana. NextEra, Iron Mountain, Brookfield Properties y Brookfield Renewable también utilizan la plataforma de Cleartrace.

3. El modelo de construcción fortalecido digitalmente de Terafab promete acelerar la construcción de plantas de energía solar, reducir los costos de construcción y eliminar el riesgo de seguridad física de los trabajadores de la construcción que necesitan levantar paneles solares pesados ​​y estructuras de acero (a menudo en condiciones climáticas adversas) utilizando la automatización. en una línea de montaje con clima controlado. Esta representación muestra a Terabase Terafab en una "fábrica de campo digital automatizada". Cortesía: Terafab

Finalmente, los avances digitales también están impulsando las cadenas de suministro y transformando la construcción. En mayo, la firma de soluciones digitales y de automatización Terabase Energy anunció la primera fábrica de campo digital automatizada del mundo para la construcción de plantas de energía solar. Programado para implementarse en el otoño de 2023, el sistema integral Terafab (Figura 3) combinará un gemelo digital de un sitio de proyecto, sistemas avanzados de gestión de inventario y cadena de suministro, un centro de comando digital inalámbrico en el sitio, una línea de ensamblaje automatizada implementada en el campo y especialistas rovers de instalación en una operación perfecta las 24 horas del día, los 7 días de la semana, dijo la compañía a POWER.

—Sonal Pateles editor asociado sénior de POWER (@sonalcpatel, @POWERmagazine).

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