El futuro de la generación distribuida: cómo la inteligencia artificial está revolucionando la eficiencia de las plantas solares

‍La transición energética ya es una realidad, y la generación solar distribuida está en el centro de esta transformación. Pero, ¿sabías que la inteligencia artificial (IA) está aumentando el potencial de las plantas solares? Con los avances tecnológicos, los modelos predictivos, el aprendizaje automático y los análisis en tiempo real están optimizando la producción de energía, reduciendo los costos operativos y garantizando una mayor confiabilidad del sistema.

En este artículo, exploraremos cómo la IA está revolucionando el sector de la generación distribuida y qué podemos esperar en el futuro.

¿Qué es la generación solar distribuida?

La generación distribuida (DG) se refiere a la producción de electricidad cerca o en el punto de consumo, a menudo a través de paneles solares fotovoltaicos. Este modelo promueve una mayor autonomía energética, la reducción de costos en las facturas de electricidad y un menor impacto ambiental, además de contribuir a la descentralización del sistema eléctrico.

Según la Agencia Reguladora de Electricidad de Brasil (ANEEL), Brasil superó los 35 gigavatios (GW) de la capacidad instalada en generación micro y minidistribuida para enero de 2025, con más de 3 millones de sistemas conectados a la red eléctrica nacional.

Según los datos del Agencia Internacional de Energía (AIE), la capacidad instalada mundial de energía solar fotovoltaica alcanzó los 879 gigavatios (GW) en sistemas de generación distribuida en 2024, con 537 GW en aplicaciones residenciales y 522 GW en sistemas comerciales e industriales (C&I).

Este crecimiento refleja el papel cada vez mayor de la generación distribuida en la transición energética global. La descentralización de la matriz energética, impulsada por la digitalización, los incentivos regulatorios y la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial, ha permitido una mayor autonomía energética para los consumidores y una mayor eficiencia operativa para los integradores y operadores

Desafíos de la eficiencia en las plantas solares

A pesar de su popularidad, DG se enfrenta a desafíos técnicos y operativos, tales como:

• Intermitencia causada por las variaciones climáticas
• Mantenimiento reactivo, que puede generar pérdidas
• Dificultad en el monitoreo a gran escala
• Gestión de múltiples activos distribuidos
  
  

Aquí es donde la inteligencia artificial cambia las reglas del juego.

Cómo la inteligencia artificial está transformando el sector

1. Predicción de fallos y mantenimiento predictivo

La IA puede identificar patrones anormales en el rendimiento de los equipos antes de que fallen, lo que permite tomar medidas proactivas. Según un Estudio McKinsey, el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad de las máquinas entre un 30 y un 50% y aumentar su vida útil entre un 20 y un 40%.

2. Optimización de la generación de energía

La optimización de la generación de energía solar es una de las aplicaciones más eficaces de la inteligencia artificial en el sector energético. Mediante algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos de producción, información meteorológica y parámetros operativos de los equipos, es posible hacer pronósticos de generación fotovoltaica de alta precisión en diferentes horizontes temporales, desde minutos hasta días.

Esta previsión precisa es esencial para las plantas solares que operan en el mercado de energía libre, donde la fiabilidad de la entrega de la energía contratada afecta directamente a la rentabilidad y evita las sanciones reglamentarias. Además, la IA permite optimizar el envío de energía en sistemas híbridos, como los que combinan energía solar con baterías u otras fuentes intermitentes, lo que genera un mayor valor agregado.

Según estudios académicos y aplicaciones en el sector de las energías renovables, el uso de modelos predictivos basados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede mejorar significativamente la precisión de las previsiones solares. Investigaciones como la realizada por UNESP ha demostrado que los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales artificiales y la regresión vectorial de apoyo, superan a los métodos de pronóstico tradicionales basados únicamente en datos meteorológicos históricos, especialmente en entornos con una alta variabilidad climática.

Además, las soluciones basadas en inteligencia artificial permiten realizar ajustes operativos dinámicos, identificando en tiempo real los mejores momentos para invertir la producción, gestionar los seguidores solares y priorizar las áreas más eficientes del campo solar, reduciendo las pérdidas y maximizando el retorno de la inversión.

Un ejemplo concreto es el uso de plataformas como Google Mente profunda, que aplicó algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la producción de energía de los parques eólicos con hasta 36 horas de antelación. Esta previsibilidad permitió una mejor integración de las fuentes renovables en la red eléctrica y generó un aumento del 20% en el valor económico de la energía suministrada al alinear mejor la oferta con la demanda de la red.

3. Detección automática de suciedad y sombras

La eficiencia de una planta solar está directamente relacionada con la intensidad de la irradiación que llega a los módulos fotovoltaicos. Sin embargo, factores como la acumulación de polvo, los residuos orgánicos, la contaminación del aire o la protección parcial de los objetos, la vegetación o las estructuras cercanas pueden comprometer significativamente el rendimiento del sistema y provocar pérdidas en la generación total de energía.

Con el uso de la visión artificial integrada con modelos de inteligencia artificial, es posible detectar puntos críticos de forma automática y en tiempo real, ensuciamiento, o áreas sombreadas. Estas anomalías, que antes solo se identificaban mediante inspecciones manuales o termografías periódicas, ahora se pueden reconocer mediante cámaras térmicas, drones autónomos o sensores integrados conectados a la nube.

Plataformas como Delfos aplique algoritmos patentados para correlacionar los datos de rendimiento con las imágenes y mediciones de campo, lo que permite un análisis granular del rendimiento por planta, inversor o cadena. El sistema indica con precisión dónde se producen las pérdidas y recomienda intervenciones específicas, como la limpieza selectiva o la poda estratégica, lo que elimina el mantenimiento preventivo innecesario y reduce los costos operativos.

Este enfoque basado en datos garantiza que los recursos de O&M (operación y mantenimiento) se utilicen de forma inteligente, lo que aumenta la disponibilidad de los activos y garantiza una mayor rentabilidad financiera para los operadores. Además, la trazabilidad de las incidencias permite actuar con mayor rapidez, lo que mitiga los riesgos de una degradación acelerada y optimiza la vida útil de los equipos.

4. Gestión inteligente de carteras

A medida que crece el número de plantas solares, especialmente en el contexto de la generación distribuida y de los grandes operadores con activos dispersos, resulta esencial contar con herramientas que ofrezcan una gestión de cartera centralizada, escalable e inteligente. Aquí es donde la inteligencia artificial se destaca como un aliado estratégico.

Las plataformas basadas en IA, como las desarrolladas por Delfos, permiten la supervisión simultánea de cientos de activos distribuidos en diferentes ubicaciones, consolidando los datos operativos en paneles integrados e intuitivos. Estos sistemas aplican algoritmos que evalúan continuamente el rendimiento de cada activo, clasificando los casos según su importancia, impacto financiero y urgencia de resolución.

Esto permite al gerente de O&M priorizar las intervenciones en función del ROI, visualizar las comparaciones entre plantas, detectar patrones de ineficiencia sistémica y generar informes automatizados con información estratégica. La IA también facilita la creación de modelos predictivos multisitio que aprenden del comportamiento de una planta para anticipar las fallas en otras con características similares, un recurso valioso en carteras heterogéneas.

Además, este enfoque reduce drásticamente la dependencia del análisis manual y reactivo, lo que proporciona agilidad, precisión y gobernanza a los procesos de toma de decisiones. La gestión inteligente de la cartera convierte las operaciones de energía solar en un recorrido basado en datos en el que cada activo se optimiza continuamente para ofrecer su máximo potencial.

Caso real: inteligencia artificial aplicada a la generación renovable

Delfos ha estado transformando la gestión de activos de energía renovable con la aplicación práctica de la inteligencia artificial. Un ejemplo claro es el proyecto desarrollado en asociación con V2i Energia, una empresa que opera a nivel mundial en la gestión de parques eólicos, centrales hidroeléctricas y líneas de transmisión.

A pesar de las altas tasas de disponibilidad, el parque eólico monitoreado por V2i experimentó caídas breves y recurrentes en la producción, lo que dificultó la plena utilización de su potencial. Delfos, junto con el equipo de operación y mantenimiento y V2i, implementó una estrategia basada en modelos predictivos e inteligencia operativa remota capaz de identificar las turbinas críticas, señalar las causas probables de las fallas y orientar las acciones de mantenimiento más precisas.

El resultado fue significativo:

• Reducción del 18% en el impacto energético causado por la falta de disponibilidad
• Más de 174 MWh de energía producidos en solo 4 meses
• Mejor segmentación de la actividad de campo basada en datos reales y alertas inteligentes
  
  

Este caso demuestra cómo la integración de la IA en los procesos de diagnóstico y planificación del mantenimiento contribuye directamente a reducir los costos, aumentar la producción y mejorar la eficiencia operativa de los activos renovables.

El futuro: integración con la red y el mercado de carbono

A medida que el sector eléctrico mundial avanza hacia la descentralización, la digitalización y la descarbonización, la inteligencia artificial se está convirtiendo en un elemento clave para la plena integración de la generación distribuida en las redes inteligentes. Esta transformación exige un ecosistema energético más receptivo, interconectado y basado en datos.

La IA permite a los sistemas DG operar en coordinación con la red a través de funciones como la respuesta automatizada a la demanda, la negociación dinámica de excedentes en el mercado energético y la gestión predictiva del almacenamiento con baterías. Además, la integración con tecnologías emergentes como la cadena de bloques permite la tokenización y el seguimiento de los créditos de carbono, garantizando la transparencia, la auditoría y la valoración ambiental de los activos renovables.

Con la convergencia de la IA, el IoT y los modelos de energía distribuida, el futuro apunta a un sistema energético más limpio, eficiente y resiliente, en el que cada planta solar, incluso a pequeña escala, se convierta en una pieza estratégica para la estabilidad y sostenibilidad de la red eléctrica.

Conclusión

La inteligencia artificial está configurando, en tiempo real, el futuro de la generación solar distribuida. Al permitir la toma de decisiones basadas en datos, la anticipación de los fallos, la maximización de la producción y la integración inteligente de múltiples activos, la IA aporta no solo eficiencia operativa sino también inteligencia estratégica al sector.

En un escenario de rápida expansión de la matriz solar y de creciente competencia entre los operadores, las plantas que adopten soluciones avanzadas de monitoreo y predicción, como las desarrolladas por Delfos, estarán posicionadas para liderar esta nueva fase de la transición energética con más rendimiento, más ganancias y un mayor impacto positivo en el planeta.

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