Optimización de redes de distribución energética mediante Inteligencia Artificial: Un enfoque de simulación

Abstract

[ES]Este trabajo de investigación examina la optimización de redes de distribución energética mediante la incorporación de técnicas de inteligencia artificial y el uso de herramientas de simulación avanzadas basadas en motores de videojuegos, específicamente Unity. Se destaca la aplicación del aprendizaje por refuerzo, junto con otras técnicas de IA, para la mejora en la eficiencia y manejo de las cargas energéticas en condiciones dinámicas y variables. Este enfoque permite no solo anticipar las fluctuaciones en la demanda y la oferta de energía, sino también adaptar las estrategias de operación en tiempo real para maximizar la eficiencia del sistema. A través de un proceso de simulación, se han probado diversas estrategias de gestión energética. Estas simulaciones proporcionan un ambiente seguro y controlado para experimentar con diferentes configuraciones y escenarios sin los riesgos asociados con las pruebas en sistemas reales. Los resultados obtenidos indican que la implementación de la IA en la gestión de redes energéticas puede conducir a una notable reducción de pérdidas energéticas y a una gestión más eficiente de la carga. Este aspecto es particularmente relevante dado el creciente enfoque hacia la sostenibilidad y la necesidad de sistemas energéticos que puedan adaptarse y manejar eficazmente recursos renovables.

[EN]The focus of this study is on the optimisation of energy distribution networks through the application of advanced artificial intelligence (AI) techniques and the use of video game engines such as Unity for simulation. It explores methods such as reinforcement learning to improve the efficiency and management of loads under dynamic and variable conditions. Simulations allow testing and validation of energy management strategies in a safe and controlled environment, providing valuable insights for practical implementation. The results demonstrate that the combination of AI and simulation can reduce energy losses and effectively accommodate renewable energy integration.