Nuestras redes eléctricas, cada vez más viejas, se enfrentan a tensiones crecientes: las energías renovables generan cada vez más energía, pero fluctúan mucho según el tiempo o la hora del día; los vehículos eléctricos demandan cada vez más energía; y las olas de calor, inundaciones y tormentas cada vez más extremas amenazan continuamente con dejar fuera de servicio los sistemas eléctricos.

Para complicar aún más las cosas, cada vez más hogares y empresas se equipan con sus propios paneles solares, baterías o microrredes, convirtiéndose en fuentes de electricidad además de consumidores de esta.

Sivaranjani Seetharaman (33 años), profesor adjunto de Ingeniería Industrial en la Universidad de Purdue (EE UU), está desarrollando herramientas para que nuestras redes funcionen con fiabilidad frente a estos retos.

Entre otras cosas, ha desarrollado modelos para evaluar cómo responderán los sistemas eléctricos a niveles crecientes de demanda y a condiciones meteorológicas extremas, en función de la combinación de fuentes, almacenamiento y otras infraestructuras. En un caso, junto con sus colegas, descubrieron que, si el sector de camiones pesados de Texas se volviera eléctrico, con que sólo el 11% de la flota cargara a la vez. se podría desestabilizar la red regional.

Seetharaman ha utilizado el aprendizaje automático y sus modelos para entrenar algoritmos que puedan ayudar a los operadores de redes a gestionar estos sistemas cada vez más dinámicos y complejos. Las herramientas informáticas pueden prever la oferta y la demanda, o ayudar a determinar las fuentes de electricidad óptimas y las vías ideales a lo largo de las redes de transmisión y distribución en cada momento, a medida que cambian la demanda, la oferta y las condiciones meteorológicas.

También pueden ayudar a incorporar lo que se conoce como sistemas de respuesta a la demanda, mediante los cuales los operadores de la red animan a los clientes a reducir su consumo de energía en los momentos de máxima demanda o, en determinadas condiciones, a hacerlo en su nombre.

Para afrontar plenamente los retos que se avecinan a la red será necesario añadir grandes cantidades de generación de energía limpia, instalaciones de almacenamiento de energía y hardware a lo largo de las próximas décadas. Pero el desarrollo de mejores algoritmos y otras herramientas de software puede mejorar rápidamente el rendimiento de las redes actuales, afirma Seetharaman, y garantizar que construyamos redes más eficientes, flexibles y robustas para el futuro.