En la actualidad el manejo eficiente de la energía es uno de los principales retos de la humanidad, por ello se han desarrollado varias estrategias de control basado en dispositivos tecnológicos y creación de algoritmos para optimizar el uso de la energía en industrias, plantas de generación eléctricas, máquinas, equipos, entre otros, para generar ahorro económico y un mejor desempeño.

En los últimos años en el ámbito de las energías renovables los mecanismos de control para la gestión energética incluyen dispositivos de almacenamiento, monitoreo y transmisión de datos. Estos métodos se conocen como sistemas inteligentes y permiten incrementar la capacidad de generación, administrar los recursos, predecir el comportamiento de una fuente renovable de energía junto al comportamiento mecánico y eléctrico del equipo a ser utilizado. Al mismo tiempo, el sistema visualiza los datos de generación y consumo para reaccionar acorde a los parámetros establecidos, solucionando eventos imprevistos. Sin embargo, aún están en investigación sistemas para respaldar o asegurar la generación eléctrica, siendo un campo interesante para la investigación y el desarrollo de tecnología local.

La ventaja de los sistemas de control que emplean inteligencia artificial es que utilizan herramientas y técnicas para resolver problemas que los sistemas clásicos no pueden, debido a que están basados en el análisis de información a nivel numérico sin considerar actividades cognoscitivas como percepción, memoria, pensamiento y emociones, comportamientos impredecibles, que para estos sistemas pueden asemejar un mal funcionamiento de los procesos.

Dentro de los sistemas de control que utilizan inteligencia artificial existen varias técnicas básicas, entre las que se encuentran los sistemas expertos, que funcionan con una base de datos que contiene históricos completos de la operación de los equipos eléctricos o electrónicos y reglas desarrolladas por el operador, a través de las cuales se interpretan de mejor manera los procesos, estableciendo parámetros de control que mejoran su desempeño. Por ejemplo, para el aprovechamiento óptimo de la producción de energía renovable en un parque eólico el sistema experto tiene información completa de la gestión, control, bases de datos y un conjunto de reglas ingresadas por el operador.

Otra de las técnicas de control es la Lógica Difusa que utiliza el lenguaje ordinario (conjunto de condiciones) y lo traduce a un lenguaje de programación a manera de códigos que regirán el comportamiento del sistema, por ejemplo, en un parque eólico, al aplicar esta técnica se optimiza su eficiencia porque el sistema interpreta las características del viento y activa los aerogeneradores, cuando existen las condiciones necesarias.

Las redes neuronales, en cambio, aprenden del comportamiento de las variables de un sistema y se usan para simular, identificar o controlar un proceso. Una de sus aplicaciones es la predicción de la generación de energía de un parque eólico.

Finalmente, los algoritmos genéticos depuran de forma automática las reglas de funcionamiento de un sistema a partir de su tasa de fallos y aciertos, basada en teorías evolutivas-genéticas (principio de selección natural de Darwin) tratando de imitar la forma como las especies evolucionan y se adaptan a su entorno.

Las técnicas de Control Inteligente disminuyen el costo e incrementan la eficiencia de las energías renovables. Además, permiten que los sistemas renovables se adapten al crecimiento de la sociedad con la finalidad de producir energía limpia a nivel mundial.  (O)