Energía renovable ‘digitalizada’ y a la cabeza de la expansión energética

Con ayuda de la digitalización del sector, y el impulso a la inversión de capital, es la oportunidad definitiva para situar a las renovables en el centro de los planes de recuperación y avanzar hacia el cumplimiento de los objetivos del Acuerdo de París.

El nuevo informe ‘Tendencias globales en la inversión en energías renovables 2020’, del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), el Centro de Colaboración de la Escuela de Frankfurt-PNUMA y la empresa de financiación de energía, BloombergNEF analiza las inversiones de 2019 y los compromisos de energía limpia asumidos por los países y las empresas para la próxima década.

Según el mismo, gracias a las mejoras tecnológicas, las economías de escala y la competencia en las subastas, el costo nivelado de la electricidad ha seguido cayendo en las energías eólica y solar. Los costos de electricidad de las nuevas plantas solares fotovoltaicas en la segunda mitad de 2019 fueron 83% más bajos que una década antes.

La conclusión es clara: la energía renovable es más rentable que nunca, un impulso que deben aprovechar países y empresas de todo el mundo para priorizar las energías limpias por encima de las fósiles. Sin embargo, el documento señala que las inversiones planificadas para 2030, de alrededor de un billón de dólares, están por debajo de los 2,7 billones comprometidos en favor de las energías renovables en la década pasada.

Los compromisos siguen muy por debajo de lo que se requiere para limitar el aumento de las temperaturas globales a menos de 1,5 grados centígrados respecto a las mediciones preindustriales, objetivos establecidos en el Acuerdo de París.

La pandemia de COVID-19 ha sacudido la actual revolución tecnológica, acelerando la adopción de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) a una escala verdaderamente mundial.

La perturbación económica causada por el coronavirus subraya más que nunca la importancia de incorporar la conectividad digital y el análisis de los datos de IoT en las organizaciones, así como herramientas de inteligencia artificial para analizar diversas formas de datos y reducir la exposición de los activos a cualquier choque externo.

Gracias a los datos generados por IoT y el análisis inteligente de estos datos, que contienen todas las informaciones relevantes sobre la producción de energía en las instalaciones, se lleva a cabo una supervisión del rendimiento y de los niveles de producción en tiempo real, facilitando la toma de decisiones y permitiendo elaborar estrategias de optimización basadas en datos.

Gracias a predicciones precisas, el IoT puede asegurar la generación exacta de energía para cada momento y condición meteorológica, optimizando así la producción. Mediante la medición preventiva de parámetros como el desgaste o la temperatura, los gestores de cada parque energético pueden, además, garantizar el funcionamiento óptimo de la maquinaria, evitando fallas y mejorando la fiabilidad.

Haciendo uso de esta pionera tecnología, la empresa Kaiserwetter, utiliza la inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para ayudar a los inversores a navegar por el volátil, pero creciente mercado de los activos de energía renovable.

Gracias a su plataforma en la nube ARISTÓTELES, basada en IoT e inteligencia artificial, Kaiserwetter apoya a los inversores y a los bancos de financiación para minimizar los riesgos de la inversión, maximizar los beneficios y lograr los más altos estándares de transparencia. Así, la empresa IntelliTech logra impulsar la descarbonización del sector, atrayendo capital al campo de las inversiones en renovables.

Por medio del IoT, se recogen todos los datos históricos técnicos, meteorológicos y financieros de la planta de energía. Éstos, son filtrados a través de análisis predictivos y evaluaciones comparativas, para ser entregados en forma de tableros de control con KPIs personalizados para cada cliente, al que tienen acceso en tiempo real. Así, es posible apoyarse en datos estructurados que faciliten la toma de decisiones y la predicción activos de bajo rendimiento, logrando aumentar la rentabilidad de los mismos.