The Rise of Energy-Orchestrated Cities & AI Demand

El auge de las ciudades energéticamente coordinadas: ¿Podrán las redes inteligentes hacer frente a la demanda generada por la IA?

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Autora | Lucía Burbano

Los sistemas digitales empleados por las ciudades inteligentes que dependen de la Inteligencia Artificial desplazan gran parte del consumo eléctrico hacia los centros de datos. Para abastecer esta gran demanda que generan de manera sostenible, las urbes deben dar un paso más en su transformación digital.

La cuestión central ya no es si las ciudades pueden volverse más inteligentes, sino si sus sistemas eléctricos pueden volverse lo suficientemente inteligentes como para sustentar la economía de la IA.

¿Cuáles son las características de una ciudad con gestión energética coordinada?

Globalmente, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, aproximadamente el 1,5% de la electricidad mundial. Y las predicciones apuntan a que podría aumentar hasta unos 945 TWh para 2030.

Para hacer frente a esta demanda, las ciudades que gestionan su energía de forma coordinada utilizan una combinación de:

  • Redes inteligentes que supervisan los flujos de electricidad en tiempo real.
  • Sistemas de gestión energética basados en inteligencia artificial que prevén la demanda y optimizan el suministro.
  • Recursos energéticos distribuidos, como paneles solares en tejados, baterías y microrredes.
  • Vehículos eléctricos que pueden actuar como almacenamiento móvil de energía.

En lugar del modelo de red tradicional basado en grandes centrales eléctricas que producen electricidad que fluye en una sola dirección, la gestión energética inteligente crea un ecosistema dinámico en el que los edificios, los vehículos, las fuentes renovables y los consumidores interactúan continuamente.

¿Cómo utiliza una red inteligente la IA para gestionar la energía?

redes inteligentes

Una red inteligente permite pasar de un modelo eléctrico reactivo a uno predictivo y coordinado. El hecho de que la IA reciba datos continuamente, le permite detectar patrones y decidir cómo equilibrar oferta, demanda, almacenamiento y distribución eléctrica.

Predicción de demanda

La recopilación de datos procedentes de contadores inteligentes, el clima, consumo histórico, tráfico, actividad industrial o de la producción de renovables posibilita que la IA estime la demanda eléctrica que la ciudad necesitará en escenarios distintos.

Equilibrio automático entre oferta y consumo

Para equilibrar la energía generada y la consumida, la IA puede aumentar baterías cuando sobra energía, cambiar flujos entre zonas o activar la generación adicional.

Integración de energías renovables

Renovables como la solar o la eólica dependen del clima,y son, por tanto, fuentes de capacidad variable. La IA ayuda a predecir cuándo habrá más sol o viento y, por lo tanto, decidir si conviene almacenar la energía generada o consumirla.

¿Qué retos plantea la integración de la demanda de IA en las redes inteligentes?

La capacidad de red e interconexión asociadas a la IA pueden crecer más rápido que la infraestructura eléctrica y provocar que las subestaciones se saturen o no existan suficientes transformadores.

Además, un sistema energético altamente conectado crea nuevas vulnerabilidades y riesgos de ciberseguridad que pueden comprometer dispositivos inteligentes.

La integración con las energías renovables también puede generar tensiones, ya que la IA requiere un consumo estable.

Legalmente, existen retos como decidir las tarifas de conexión, el reparto de costes o incentivos de inversión, además de quién tiene acceso prioritario en situaciones críticas, ya que las redes tienen capacidad limitada.

Ciudades que ya gestionan su energía de forma inteligente y coordinada

redes inteligentes

Austin

Austin ha sido un importante campo de pruebas  para reducir los picos de demanda y mejorar la fiabilidad mediante las tecnologías de redes inteligentes.

Cuenta con programas de contadores inteligentes, de integración de energías renovables o  de gestión de recarga de vehículos eléctricos.

Tokio

Tokio ha realizado importantes inversiones en sistemas de energía distribuida para garantizar el suministro eléctrico durante las interrupciones que provocan los terremotos. Entre otros, la ciudad ha invertido en sistemas de cogeneración a escala de edificio, microrredes o almacenamiento en baterías.

Preguntas y respuestas sobre las ciudades energéticamente coordinadas

¿Por qué las ciudades necesitan una gestión energética coordinada?

El crecimiento de sistemas basados en IA aumenta el consumo eléctrico y desplaza gran parte de la demanda hacia los centros de datos.

¿Cómo es una ciudad que gestiona su energía de forma coordinada?

Utiliza redes inteligentes, sistemas de IA para prever la demanda, energías distribuidas, microrredes y vehículos eléctricos conectados.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a gestionar la energía en una red inteligente?

Analiza datos en tiempo real para predecir el consumo, equilibrar oferta y demanda, integrar energías renovables y decidir cuándo almacenar, consumir o redistribuir electricidad.

¿Qué retos supone integrar la demanda energética de la IA?

Exige ampliar infraestructuras eléctricas, reforzar la ciberseguridad, coordinar el uso de energías renovables y resolver cuestiones legales sobre costes, acceso a la red y privacidad de datos.

¿Cómo serán las ciudades energéticamente coordinadas del futuro?

Serán urbes capaces de gestionar de forma casi autónoma la generación, almacenamiento, distribución y consumo de energía mediante inteligencia artificial, adaptándose en tiempo real a la demanda y sosteniendo el crecimiento de la economía digital y la IA.

Fotos | Unsplash/Markus Stickling, Unsplash/Raisa Milova, Eugene Zh

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