El Proyecto
Convocatoria Misiones de I+D en IA 2021, energía del siglo XXI
Inteligencia Artificial para la Transición Energética Sostenible
La ambición del proyecto, coordinado por Iberdrola España, incluye la investigación en las soluciones que pueden proporcionar las distintas tecnologías de Inteligencia Artificial, en el desarrollo previsible de 3 años (2022-2024), al sector eléctrico, pensando en el nuevo paradigma de sistema eléctrico que se caracteriza por tener:
- Una producción mayoritariamente renovable, mezcla de centralizada y distribuida.
- Una red digitalizada y automatizada, optimizada, capaz de proveer servicios bidireccionales a todo tipo de usuarios.
- Nuevos servicios que faciliten la participación de los usuarios en los nuevos modelos de consumo de electricidad.
- Un diseño optimizado de los distintos mercados y elementos novedosos, como el almacenamiento energético.
De forma que el conjunto de esas características garanticen la eficiencia global y un sistema libre de emisiones.
El proyecto se organiza en 2 grandes dimensiones:
- Investigación sobre tecnologías habilitantes basadas en IA, tanto en los nuevos algoritmos de inteligencia avanzada como en los nuevos paradigmas de gobernanza de datos e inteligencia distribuida del dato.
- Casos de uso de aplicación de estas tecnologías en la cadena de valor de la energía.
IA4TES
En cifras
Años
M€
Socios
Objetivos
Investigación en tecnologías de IA pensando en el nuevo paradigma de sistema eléctrico, de forma que se garantice la eficiencia global y un sistema libre de emisiones generando casos de uso de aplicación de estas tecnologías.
Contribuir
En la transición energética hacia un modelo energético sostenible reduciendo la huella de carbono teniendo en cuenta la creciente digitalización del sector.
Impulsar
El liderazgo de empresas españolas en el proceso de transformación digital de la sociedad y del sector energético, ejerciendo un efecto tractor sobre el resto de sectores.
Favorecer
La colaboración de PYMES con grandes empresas y organismos de investigación para impulsar su desarrollo económico y crear empleo de calidad a nivel regional.
Proyectar
Los resultados del proyecto a nivel internacional a través de la organización de talleres y demos formativos así como participación en foros, seminarios y charlas.
Continuar
Con el desarrollo de las tecnologías investigadas para permitir la comercialización de los productos planteados durante la vida del proyecto una vez finalizado.
Estructura del proyecto
Paquetes de Trabajo
El proyecto se divide en 8 Paquetes de Trabajo para plantear y ejecutar una solución holística, integral y transversal que permita incorporar las nuevas tendencias en IA, tanto en algoritmia como en datos, en todos los ámbitos del sector de la energía.
PT1: Gestión del Proyecto
Se incluirán todas las actividades de gestión necesarias para asegurar que el proyecto cumple con los objetivos técnicos esperados, en los plazos y con el más alto nivel de calidad.
- Coordinación
- Control de calidad
- Principios - KPIs
- Riesgos
PT2: Laboratorio de Tecnologías
Actividades de investigación básica en algoritmos de Inteligencia Artificial, que generará conocimiento general, para la generación de librerías, entornos de simulación o desarrollos similares, que pudieran ser utilizadas en casos de uso en el sector eléctrico de forma general, como capa intermedia para el desarrollo.
- Maching Learning (Redes neuronales) - Deep Learning
- Optimización inteligente
- Robótica y automatización
- Procesamiento de lenguaje natural
- Algoritmos verdes para la IA
PT3: Producción Sostenible Inteligente
Actividades encaminadas a la optimización desde el punto de vista de la operación y el mantenimiento (O&M), de los activos empleados en la generación eléctrica renovable, así como cuestiones relativas a la optimización de la producción y a cómo integrar la generación renovable dentro del mercado de generación eléctrica, siendo ésta un área de desarrollo con muchas sinergias con el PT6.
- Planificación de instalaciones renovables
- Predicción de recurso y producción renovable
- Explotación óptima de plantas de generación
- Mantenimiento óptimo de activos renovables
PT4: Red Inteligente
Actividades que se centran en el desarrollo de activos analíticos basados en las últimas tecnologías de cómputo distribuido e Inteligencia Artificial que permitan la transformación de los actuales procesos de planificación, operación y mantenimiento de la red.
- Planificación e integración óptima de recursos distribuidos
- Nowcasting de red
- Infraestructura inteligente
- Mantenimiento óptimo de activos de red
PT5: Consumo Inteligente
Actividades de investigación alrededor de tecnologías IA con objeto de su aplicación a la provisión de nuevos servicios energéticos a consumidores, agregadores y operadores de la red de distribución, que constituyan un avance significativo en la integración optimizada de activos energéticos gestionables en la operación global del sistema como recursos energéticos distribuidos.
- Optimización behind-the-meter
- Agregación inteligente
- Servicios avanzados de movilidad y otros nuevos servicios
PT6: Diseño y Gestión Optimizada de Mercados
Actividades que investigan, mediante casos de uso, las aplicaciones de la IA en un sector específico y relevante del funcionamiento del sistema eléctrico, vital para el orquestado de las normas entre el resto de los sectores.
Los modelos avanzados basados en IA serán imprescindibles para optimizar la operación en tiempo real del mercado.
Es un PT transversal, ya que debe tener en cuenta tanto decisiones que pueden afectar al tratamiento de los elementos de generación renovable, la agregación de activos, de forma real o virtual, para la participación de los mercados, con la adición de un elemento que puede ser determinante como son los sistemas de almacenamiento para dotar de flexibilidad a los mercados y a las ofertas.
- Trading optimizado
- Casación de mercados
- Optimización de precios
- Integración del almacenamiento
PT7: Inteligencia del dato
Actividades de investigación básicas en torno al conocimiento Big Data y arquitecturas y Computación de Alto Rendimiento.
También estudiará técnicas IA distribuidas entre el Edge y el Cloud, o entre varios Data Lakes en servidores en la nube de varias organizaciones.
Otro punto de estudio importante tiene que ver con la economía del dato y su soberanía y gobernanza.
- Big Data - Gobernanza del dato
- IoT - Sensores y dispositivos inteligentes
- Edge Computing - Inteligencia distribuida
PT8: Centro de Excelencia
El objetivo es definir y lanzar un Centro de Excelencia de Inteligencia Artificial en el sector de la energía.
Las actividades del centro se articularán en 6 ejes: áreas de actividad, identificar oportunidades, tecnología, gobierno, conocimiento e innovación.
Aunque el Centro de Excelencia se origina dentro del proyecto, su proyección temporal va mas allá del mismo, y se prevé que mantenga su actividad durante varios años después del proyecto. Principales tareas del centro:
- Diseminación y difusión
- Capacitación y atracción de talento
- Internacionalización
- Pruebas de concepto
- Gestión de la propiedad industrial
Estructura del proyecto
Áreas
Para optimizar los resultados del proyecto, se incluye una estructuración en áreas que agrupan varias tareas con el objetivo de colaboración y posibles sinergias entre socios en el desarrollo de sus actividades.

GDP
Gestión del Proyecto

IAVER
Algoritmos verdes para la IA

APIS
APIs para la IA

ENTO
Entornos globales para la IA

PREV
Previsión del recurso renovable

DIS
Diseño óptimo de instalaciones

MAN
Mantenimiento óptimo de activos y de red

OPE
Operación óptima y segura

PLAN
Planificación óptima de integración RED

INI
Infraestructura inteligente

EXP
Explotación óptima de la red

BHM
Herramientas para la planificación y gestión inteligente de recursos detrás del contador

INT
Integración óptima de recursos

TRAD
Sistemas de apoyo a la decisión

FLEX
Nuevos mercados de flexibilidad

NELE
Nuevos elementos de mercado

GOB
Modelos de gobernanza

EDGE
Arquitecturas de dato seguras

CEXC
Centro de Excelencia

PoC
Pruebas de concepto

IPR
Propiedad industrial e intelectual

GDP
Gestión del Proyecto

IAVER
Algoritmos verdes para la IA

APIS
APIs para la IA

ENTO
Entornos globales para la IA

PREV
Previsión del recurso renovable

DIS
Diseño óptimo de instalaciones

MAN
Mantenimiento óptimo de activos y de red

OPE
Operación óptima y segura

PLAN
Planificación óptima de integración RED

INI
Infraestructura inteligente

EXP
Explotación óptima de la red

BHM
Herramientas para la planificación y gestión inteligente de recursos detrás del contador

INT
Integración óptima de recursos

TRAD
Sistemas de apoyo a la decisión

FLEX
Nuevos mercados de flexibilidad

NELE
Nuevos elementos de mercado

GOB
Modelos de gobernanza

EDGE
Arquitecturas de dato seguras

CEXC
Centro de Excelencia

PoC
Pruebas de concepto

IPR
Propiedad industrial e intelectual
Inteligencia Artificial
Tecnologías Empleadas
- Edge Computing Aprendizaje Máquina - Microservicios y seguridad
- Computación Cuántica
- Trazabilidad y securización en arquitecturas de IA de computación distribuida
- Gobernanza del dato en arquitecturas distribuidas - GAIA-X | IDSA
- Federated Mchine Learning
- Tratamiento del lenguaje natural
- Aprendizaje máquina y procesamiento en tiempo real
- Análisis estadístico y gestión de incertidumbres
- Análisis de series temporales - Deriva en el tiempo
- Análisis descriptivo y predictivo - Machine Learning
- Deep reinforcement learning - datos
- Técnicas mecanísticas - Filtrado de fallos y predictivos
- Ensablado de modelos
- Optimización de modelos físicos, Aumento y balanceado de datos (GANs)
- Optimización multiobjetivo
- Optimización metaheurística
- Optimizacion híbrida con ML
- Deep Learning Imágenes - imágenes
- Visión Artificial
- Certificados Blockchain
Resultados esperados
El proyecto IA4TES contribuirá al avance a nivel nacional de un área tecnológica (IA) que se encuentra en etapa de desarrollo a nivel mundial y en la cual, es necesario dirigir los esfuerzos para logar una transición energética sostenible y así transformar el sistema energético actual.
Desarrollo de módulos específicos de IA centrados en la optimización de O&M, activos empleados en la generación eléctrica renovable y en la producción renovable.
Avances significativos en la provisión de nuevos servicios energéticos a consumidores, agregadores y operadores de la red de distribución.
Desarrollo de pruebas de concepto de las tecnologías IA investigadas validadas en laboratorio.
Análisis e implementación de casos de uso por empresas (en su mayoría PYMEs) y centros de investigación.
El Consorcio
Se han considerado 3 tipologías de socios:
- 2 grandes empresas líderes nacionales, y con amplia proyección internacional, en sus respectivos sectores: Iberdrola y Minsait.
- 9 PYMES con experiencia muy relevante en IA, en el sector energético y con una hoja de ruta de investigación en las distintas tecnologías identificadas.
- 4 centros de investigación con programas avanzados de investigación que son nacionales e internacionales en el ámbito de la IA, tanto privados como públicos y 3 universidades públicas.




Centro de Excelencia
El proyecto incluye la constitución de un Centro de Excelencia en IA en el sector energético que realizará, durante y posteriormente a la ejecución del proyecto, las siguientes tareas:
- Vigilancia proactiva de los distintos avances de la IA, tanto en el ámbito nacional como internacional.
- Programa de Pruebas de Concepto con entidades externas.
- Diseminación de las actividades realizadas dentro del marco del proyecto.
- Participación en las distintas redes de centros de IA, que se están fomentando en distintas áreas de la geografía española e internacionales.
- Colaboración con diferentes centros formativos para contribuir en los programas de formación y en la generación de talento nacional.
IA en los medios
Últimas Noticias
Cuarta edición de las Jornadas IA4TES_ Distribución Inteligentes
Se han celebrado de manera virtual las terceras Jornadas de difusión del proyecto IA4TES con temática Generación renovable inteligente.
Tercera edición de las Jornadas IA4TES_ Generación renovable inteligente
Se han celebrado de manera virtual las terceras Jornadas de difusión del proyecto IA4TES con temática Generación renovable inteligente.
Cuarto Comité de Seguimiento de IA4TES en Granada
El pasado 25 y 26 de octubre se ha celebrado en la Universidad de Granada el cuarto Comité de Seguimiento del proyecto.