IA para energías renovables: perspectiva del mercado, optimización de activos y estrategia de ejecución

• NovaOne: 1.14 billones de dólares en 2023, 1.34 billones en 2024, 5.62 billones para 2033 (CAGR 17.3%).
• Straits: 1.085 billones de dólares en 2024, 2.27 billones para 2033 (CAGR 9.47%).
• BCC Research: 1.3 billones de dólares en 2024, 2 billones para 2029 (CAGR 8.7%).
• Roots/WEF/IRENA: 1.54 billones de dólares en 2025 → 5.79 billones para 2035 (CAGR 14.18%).

• Una mayor precisión en el pronóstico reduce los costos de equilibrio.
• El mantenimiento predictivo disminuye el tiempo de inactividad en turbinas, inversores y baterías.
• La optimización de plantas y red aumenta la eficiencia energética y los ingresos.
• La participación en respuesta a la demanda, VPP y mercados de flexibilidad se vuelve más accesible.
• Mejor cumplimiento de objetivos y regulaciones ESG.

• NovaOne: 1.14 billones de dólares en 2023, 1.34 billones en 2024, 5.62 billones para 2033 (CAGR 2024–2033: 17.3%).
• Straits Research: 1.085 billones de dólares en 2024, 2.27 billones para 2033 (CAGR 9.47%).
• BCC Research: 1.3 billones de dólares en 2024, 2 billones para 2029 (CAGR 8.7%).
• Roots Analysis / WEF & IRENA: 1.54 billones de dólares en 2025, 5.79 billones para 2035 (CAGR 14.18%).

• En 2024, las fuentes bajas en carbono suministraron el 40.9% de la electricidad global.
• La solar alcanzó una cuota del 6.9% y la eólica del 8.1%; la solar ha sido la fuente de crecimiento más rápido durante 20 años.
• La capacidad renovable global alcanzó 4,448 GW a finales de 2024; el crecimiento de capacidad marcó un récord de 15.1%.

• A medida que aumentan las renovables variables, las soluciones de pronóstico, optimización y flexibilidad se vuelven críticas.

• DataM Intelligence: $9.89B en 2024, $99.48B para 2032; 33.45% CAGR.
• Allied Market Research: $5.4B en 2023, $14.0B para 2029; 17.2% CAGR.
• ResearchAndMarkets: $19.03B en 2024, $50.9B para 2029, $129.63B para 2034; 21.75% + 20.56% CAGR.
• Precedence Research: $18.10B en 2025, $75.53B para 2034; 17.2% CAGR.
• Maximize Market Research: $11.53B en 2024, $93.41B para 2032; 29.88% CAGR.

• La respuesta a la demanda es el mayor segmento.
• La gestión de energías renovables es el segmento de más rápido crecimiento.
• Predominan las soluciones de software y las implementaciones en la nube.
• Las utilities (generación + distribución) son los mayores usuarios finales.

Los errores de pronóstico en generación variable crean costes de desbalance y volatilidad.

La IA combina datos meteorológicos, producción histórica, SCADA y satélite para mejorar la precisión.

• ML de series temporales, modelos LSTM/GRU y transformers reducen MAE/RMSE.
• Mejores pronósticos reducen costes de balance y mejoran las ofertas al mercado.
• La estabilidad de la red mejora.
• Se fusionan NWP + satélite + sensores in situ; horizonte desde minutos hasta el día siguiente.
• Ejemplo de código (Python): `forecast = tft_model.predict(weather_features)`.

Las señales de vibración, temperatura y acústica permiten la detección temprana de fallos en componentes críticos.

Los datos PV (curvas I–V, temperatura, producción) identifican sombras, suciedad y fallos.

• Reducciones de dos dígitos en tiempo de inactividad y frecuencia de fallos.
• Mayor vida útil de los activos y menores costes de mantenimiento.
• Mayor eficiencia operativa.
• Gateways de borde en turbinas/inversores; sincronización en búfer a VPC para entrenamiento.

La coordinación de PV distribuida, pequeña eólica, baterías y vehículos eléctricos se está convirtiendo en un desafío central.

La IA optimiza el pronóstico de la demanda y la flexibilidad para orquestar VPPs.

• Mayor precisión de pronóstico mejora el despacho y las necesidades de flexibilidad.
• Los VPPs permiten la participación automatizada en mercados de día siguiente y de balance.
• Mejoran las funciones de red inteligente (control de voltaje/frecuencia, gestión de fallos).
• Nodos Edge/FOG para microredes; orquestación en nube/VPC con PrivateLink.

La IA utiliza datos de contadores inteligentes y comportamiento para pronosticar perfiles de demanda.

Los precios dinámicos y los incentivos desplazan la carga fuera de las horas punta.

• Reducción de carga punta y menor estrés en la red.
• Optimización del consumo por segmento.
• Menor coste energético total.
• Analítica segura para PII con anonimización/agregación.

La IA optimiza la carga/descarga según precios, demanda y pronósticos de producción.

La monitorización del estado de salud (SoH) de la batería prolonga la vida del activo.

• Menor limitación y necesidades de balanceo.
• Plazos de recuperación más cortos para inversiones en almacenamiento.
• Integración más fluida de renovables.
• Inferencia en el borde para señales BMS críticas de seguridad; cloud/VPC para la optimización del portafolio.

• Optimización de red, gestión de la demanda, detección de pérdidas.
• Participación asistida por IA en mercados de flexibilidad.
• Alianzas con proveedores de AI‑as‑a‑Service.
• Despliegue gobernado con control de cambios y rollback para la lógica de despacho.

• Optimización de ingresos mediante mejores pronósticos.
• Optimización de CAPEX/OPEX con mantenimiento predictivo.
• Argumento más sólido de “producción fiable” para financiadores.
• Conectividad segura para sitios remotos (VPN/PrivateLink); sin mover PII sin procesar.

• Mantenimiento predictivo integrado a nivel OEM.
• Contratos RaaS (Reliability as a Service) como nuevas fuentes de ingresos.
• Despliegues versionados y rollback para actualizaciones de firmware/ML.

• Reducción del 10–30% en el error de pronóstico.
• Menores costos de balance y necesidad de vertido.
• Menos compras de reserva y mejores ofertas.

• Reducciones del 20–40% en el tiempo de inactividad y la frecuencia de fallas.
• Mayor vida útil del activo y menor costo de mantenimiento.
• Una mayor disponibilidad mejora el rendimiento del PPA.

• La reducción de picos de carga retrasa las inversiones en la red.
• Reducciones significativas en los costos operativos.
• Mejoras en la confiabilidad y en SAIDI/SAIFI.

• El pronóstico, el almacenamiento y la optimización de la flexibilidad se vuelven obligatorios.
• Los VPP y los mercados de flexibilidad se expanden rápidamente.

• La mayoría de los activos eólicos y solares operan con mantenimiento basado en IA.
• El tiempo de inactividad por fallas se convierte en la excepción.

• Los medidores inteligentes, los vehículos eléctricos y las baterías en edificios convierten a los consumidores en proveedores de flexibilidad.
• La IA orquesta millones de pequeños activos.

• Se endurecen los requisitos de transparencia y responsabilidad.
• La ciberseguridad se convierte en un área de riesgo clave.

• Aclarar objetivos: reducir el tiempo de inactividad, aumentar los ingresos de mercado, entrar en mercados de flexibilidad.
• Recolectar datos SCADA, de inversores y turbinas, además de series de carga y precios.
• Configurar una plataforma central de datos y paneles principales.
• Definir taxonomías de defectos/eventos; SOP de etiquetado para imágenes y anomalías SCADA.
• Planificar conectividad/resiliencia en el borde para sitios remotos.

• PoC de pronóstico con LSTM/GRU/transformers para reducir tasas de error.
• Piloto de mantenimiento predictivo para 5–10 turbinas e inversores clave.
• Piloto de pronóstico de demanda / DR en una región seleccionada.
• Modo sombra + HITL para recomendaciones de despacho/limitación.

• Escalar las soluciones exitosas en toda la cartera.
• Implementar optimización de cartera basada en AI para VPP y mercados de flexibilidad.
• Vincular las inversiones en AI con objetivos ESG para reforzar el financiamiento.
• Lanzamientos blue/green con reversión para servicios de pronóstico/despacho.

• BCC Research (Renewable Institute) | El mercado mundial de energías renovables alcanzará los 2 billones de dólares para 2029https://www.renewableinstitute.org/global-renewable-energy-market-projected-to-hit-2-trillion-by-2029/
• NovaOne Advisor | Informe de tamaño y tendencias del mercado de energías renovables, 2024-2033https://www.novaoneadvisor.com/report/renewable-energy-market
• Straits Research | Tamaño, crecimiento y tendencias del mercado de energías renovableshttps://straitsresearch.com/report/renewable-energy-market
• Roots Analysis | Mercado de energías renovableshttps://www.rootsanalysis.com/renewable-energy-market
• Ember | El mundo supera el 40 % de energía limpia mientras las renovables registran un aumento récordhttps://ember-energy.org/latest-updates/world-surpasses-40-clean-power-as-renewables-see-record-rise/

• DataM Intelligence | Mercado de IA en energía: tamaño, participación y crecimiento 2025-2032https://www.datamintelligence.com/research-report/ai-in-energy-market
• Allied Market Research | IA en energía: crecimiento, tendencias y pronóstico (2024-2029)https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-energy-market-A12587
• ResearchAndMarkets (GlobeNewswire) | Oportunidades y estrategias del mercado de IA en energía hacia 2034https://www.globenewswire.com/news-release/2025/05/29/3090566/0/en/AI-in-Energy-Market-Opportunities-and-Strategies-to-2034-Util...
• Precedence Research | El mercado de IA en energía alcanzará los 75.53 mil millones USD para 2034https://www.precedenceresearch.com/ai-in-energy-market
• Maximize Market Research | Mercado de IA en energía – análisis de la industria global y pronósticohttps://www.maximizemarketresearch.com/market-report/ai-in-energy-market/166396/

• Pdata.ai | Analítica predictiva en energías renovableshttps://pdata.ai/en/blog-detail/predictive-analytics-renewable/
• IJSRA | IA en energías renovables: revisión del mantenimiento predictivo y la optimización (PDF)https://ijsra.net/sites/default/files/IJSRA-2024-0112.pdf
• IJSRET | Mantenimiento predictivo y optimización impulsados por IA en sistemas de energía renovable (PDF)https://ijsra.net/sites/default/files/IJSRA-2024-1992.pdf
• IJSRET | Uso de IA para el pronóstico inteligente de la demanda en redes alimentadas con renovables (PDF)https://srrjournals.com/ijsret/sites/default/files/IJSRET-2025-0029.pdf
• Forbes Tech Council | Mantenimiento predictivo con IA para infraestructura de energías renovableshttps://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/06/13/practical-applications-of-ai-powered-predictive-maintenance-for-ren...

• DataM Intelligence | Aplicaciones y casos de uso de IA en energíahttps://www.datamintelligence.com/research-report/ai-in-energy-market
• Allied Market Research | Segmentos y casos de uso de IA en energíahttps://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-energy-market-A12587
• ResearchAndMarkets | Segmentación de IA en energía y enfoque en la respuesta a la demandahttps://www.globenewswire.com/news-release/2025/05/29/3090566/0/en/AI-in-Energy-Market-Opportunities-and-Strategies-to-2034-Util...
• Precedence Research | Componentes, despliegue y desgloses por tipo de usuariohttps://www.precedenceresearch.com/ai-in-energy-market
• Maximize Market Research | Análisis de optimización de redes basados en datoshttps://www.maximizemarketresearch.com/market-report/ai-in-energy-market/166396/

• Taxonomías de series temporales e imágenes para SCADA, clima y fallos de componentes; doble revisión para etiquetas críticas de seguridad.
• Versionado de datasets vinculado a planta/sitio, activo y condiciones; metadatos listos para auditoría.

• Modo sombra para despacho/limitación y alarmas; aprobaciones HITL para acciones críticas.
• Planes de reversión por sitio; límites de FP/FN para seguridad y cumplimiento.

• SLO de latencia/tiempo activo (<200–400 ms para superficies de control; más del 99,5% de disponibilidad) con watchdogs y valores predeterminados a prueba de fallos.
• Supervisión de deriva por cambios meteorológicos/regímenes; disparadores de reentrenamiento vinculados a estacionalidad y envejecimiento de activos.
• Buffer en el edge para sitios remotos; sincronización reanudable con VPC/nube.

• Inferencia en el edge en turbinas/inversores/BESS; entrenamiento en la nube/VPC con PrivateLink; sin mover PII del cliente.
• Lanzamientos blue/green con reversión para modelos de pronóstico/despacho; fijación de versiones para reguladores.

• Segmentación de red (OT/IT), binarios firmados, cifrado en tránsito/en reposo.
• Acceso basado en roles y trazas de auditoría para cambios y sobrescrituras de modelos/parámetros.

• Stacks de pronóstico (viento/solar/carga/precio) con cadencia de reentrenamiento y SLAs de rendimiento.
• Mantenimiento predictivo para turbinas/inversores/BESS con buffer en el edge e integración con CMMS.
• Optimización VPP/flex y orquestación de respuesta a la demanda con conectividad segura.

• Lanzamiento en modo sombra, aprobaciones HITL, reversión/versionado y listas de verificación de despliegue por sitio.
• Supervisión de deriva, anomalías, latencia y disponibilidad; alertas al centro de control, mantenimiento y operaciones.

• PoCs de 8–12 semanas para pronóstico/mantenimiento; despliegue de 6–12 meses en carteras con gestión del cambio y capacitación.
• Conectividad segura (VPC, PrivateLink/VPN), aislamiento OT, cero secretos en logs.