Inteligencia Artificial para la Optimización de Redes Eléctricas en Latinoamérica

Abstract

El artículo explora la transformación de las redes eléctricas en América Latina mediante la integración de la inteligencia artificial (IA). Ante una demanda energética que se triplicará para 2050, la IA se vuelve crucial para optimizar la eficiencia, confiabilidad e integración de energías renovables. Países como Brasil, México y Chile lideran esta adopción, utilizando IA para gestionar la distribución, equilibrar la oferta y demanda, y mejorar la fiabilidad de la red.El estudio destaca que los modelos de regresión lineal predicen la eficiencia energética con alta precisión (R2 =0.86), influenciados por el consumo, generación y condiciones meteorológicas. Los modelos de clasificación de optimización alcanzan una precisión cercana al 100% , mientras que la clasificación de riesgo muestra resultados mixtos, con dificultades en clases minoritarias, sugiriendo la necesidad de balanceo de datos. El clustering K-Means identificó tres segmentos geográficos de la red con distintas características operativas y de mantenimiento. Los modelos ARIMA y LSTM demuestran una robusta capacidad para predecir la demanda y el consumo energético, capturando patrones temporales complejos. La optimización lineal demostró un balance efectivo en la distribución de energía entre diversas fuentes, y se identificó el potencial de algoritmos heurísticos para futuras mejoras.A pesar de los desafíos como el desequilibrio de clases en los datos de riesgo, la necesidad de modelos de predicción de fallas más robustos y la integración dinámica de datos, la IA ofrece un camino prometedor hacia redes más eficientes, resilientes y con mayor satisfacción del cliente.This article explores the transformation of electricity grids in Latin America through the integration of artificial intelligence (AI). With energy demand expected to triple by 2050, AI is crucial for optimizing efficiency, reliability, and the integration of renewable energy. Countries such as Brazil, Mexico, and Chile are leading this adoption, using AI to manage distribution, balance supply and demand, and improve grid reliability. The study highlights that linear regression models predict energy efficiency with high accuracy (R2 = 0.86), influenced by consumption, generation, and weather conditions. Optimization classification models achieve an accuracy close to 100%, while risk classification shows mixed results, with difficulties in minority classes, suggesting the need for data balancing. K-Means clustering identified three geographic segments of the grid with distinct operational and maintenance characteristics. ARIMA and LSTM models demonstrate a robust ability to predict energy demand and consumption, capturing complex temporal patterns. Linear optimization demonstrated effective balancing of energy distribution across diverse sources, and identified the potential for heuristic algorithms for future improvements. Despite challenges such as class imbalance in risk data, the need for more robust fault prediction models, and dynamic data integration, AI offers a promising path toward more efficient, resilient grids with greater customer satisfaction.