Tendencias y avances en el ámbito de las energías renovables
Cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el Internet de las cosas influyen en la energía limpia del futuro
Las alternativas energéticas modernas y respetuosas con el medio ambiente, como la energía eólica, solar, hidráulica y mareomotriz, se están desarrollando a un ritmo vertiginoso y plantean constantemente nuevos retos a los ingenieros. La presión para crear alternativas a largo plazo con bajas emisiones frente a la electricidad generada por gas y carbón es cada vez mayor. En este contexto, los aspectos financieros, las medidas políticas, los incentivos fiscales, el aumento de las tarifas y las fluctuaciones del mercado afectan tanto a las empresas como a los consumidores. Para competir con éxito frente a las opciones no renovables ya establecidas, las tecnologías de energía verde necesitan un alto nivel de rendimiento y eficiencia. Además, las mejoras en el funcionamiento de las baterías y el uso de la inteligencia artificial (incluido el aprendizaje automático) ofrecen un potencial muy prometedor.
Las baterías de iones de litio como innovación en la tecnología de las baterías
Para que la energía verde resulte una alternativa atractiva, su capacidad total y su fiabilidad deben equipararse a las del petróleo y el carbón, o al menos ser comparables a ellas. Los retos que desde hace tiempo se plantean para alcanzar este objetivo constituyen actualmente las principales prioridades tecnológicas y de diseño para los actores del sector, y, poco a poco, se están logrando muchos avances y éxitos notables. Así, los módulos solares para uso doméstico llevan en el mercado desde la década de 1970, pero solo recientemente la generación de energía solar se ha convertido en la fuente activa de megavatios de potencia de más rápido crecimiento en el ámbito de las energías renovables. No solo las primeras versiones de las células solares fotovoltaicas de silicio eran enormemente caras de fabricar, sino que la tecnología de las baterías aún estaba poco desarrollada en aquella época. La almacenamiento de la energía generada en las horas punta del día era ineficaz, lo que provocaba escaseces de energía durante las horas valle nocturnas o en días nublados. La necesidad de absorber energía en las horas punta (con una alta velocidad de corriente y una reducción simultánea de las pérdidas de energía durante el almacenamiento) ha dado lugar en los últimos años a grandes avances en el ámbito de la tecnología de las baterías. En los últimos años, las baterías de iones de litio líquidas y de estado sólido han evolucionado de forma mucho más notable que las baterías de plomo-ácido, que eran las habituales hasta ahora. Los mayores costes de adquisición se justifican hoy en día debido a la mayor densidad energética, junto con un tamaño y un peso menores y una vida útil más larga.
Optimización de los sistemas de almacenamiento de energía y prolongación de la vida útil de las baterías de última generación
La transición a las baterías de iones de litio y la electrificación de las funciones de control mediante sistemas de gestión de baterías son fundamentales para aprovechar al máximo el potencial de la energía solar y otras opciones renovables. Dentro de un sistema de gestión de baterías, se pueden realizar ajustes en la placa de circuito impreso que, a su vez, pueden mejorar la funcionalidad general de una unidad concreta. El sistema de gestión de baterías actúa como el «cerebro» de la batería, dando prioridad a las cargas eléctricas y deteniendo y reiniciando el suministro y la descarga de corriente. La regulación del consumo y la descarga de corriente en un sistema de producción de picos preserva la vida útil a largo plazo de la batería y evita la pérdida de la capacidad de corriente de alta velocidad.
Entre las medidas de mitigación de daños se encuentra la supervisión precisa del nivel de energía de la batería. Los conectores de las placas de circuito impreso del sistema de gestión de la batería son un componente esencial de la transmisión de señales necesaria para la comunicación en tiempo real de los niveles de batería activos. Una supervisión constante y precisa evita la pérdida de señales, de los niveles de energía y de la propia capacidad de la batería para almacenar energía. La supervisión del estado de la batería mediante sensores evita la descarga excesiva y posibles daños internos. Los sistemas de supervisión activa también evitan el uso prolongado de las tasas máximas de alta corriente, lo que con el tiempo conduce a una pérdida leve pero constante del rendimiento del dispositivo. Esto también se aplica al uso de cargas de alta intensidad o de alta velocidad. La comunicación activa dentro del sistema de gestión permite a la unidad de batería regular la carga y utilizar la carga de alta velocidad solo en los momentos óptimos de generación de energía. En el caso de la energía solar, una estrategia para maximizar la eficiencia consiste en limitar la capacidad de absorción de alta corriente a las horas de mayor intensidad de la luz diurna. Por otro lado, una descarga rápida de la batería provoca una corriente de salida rápida, lo que con el tiempo también puede provocar una pérdida de rendimiento; esta fuente de daño opuesta también puede evitarse mediante un sistema de gestión de baterías optimizado y bien diseñado.
Entre las medidas de mitigación de daños se encuentra la supervisión precisa del nivel de energía de la batería. Los conectores de las placas de circuito impreso del sistema de gestión de la batería son un componente esencial de la transmisión de señales necesaria para la comunicación en tiempo real de los niveles de batería activos. Una supervisión constante y precisa evita la pérdida de señales, de los niveles de energía y de la propia capacidad de la batería para almacenar energía. La supervisión del estado de la batería mediante sensores evita la descarga excesiva y posibles daños internos. Los sistemas de supervisión activa también evitan el uso prolongado de las tasas máximas de alta corriente, lo que con el tiempo conduce a una pérdida leve pero constante del rendimiento del dispositivo. Esto también se aplica al uso de cargas de alta intensidad o de alta velocidad. La comunicación activa dentro del sistema de gestión permite a la unidad de batería regular la carga y utilizar la carga de alta velocidad solo en los momentos óptimos de generación de energía. En el caso de la energía solar, una estrategia para maximizar la eficiencia consiste en limitar la capacidad de absorción de alta corriente a las horas de mayor intensidad de la luz diurna. Por otro lado, una descarga rápida de la batería provoca una corriente de salida rápida, lo que con el tiempo también puede provocar una pérdida de rendimiento; esta fuente de daño opuesta también puede evitarse mediante un sistema de gestión de baterías optimizado y bien diseñado.
Sistema de contactos optimizado en el sistema de gestión de la batería
Las conexiones SMT, que son robustas y evitan la pérdida de señales eléctricas, son fundamentales para la regulación de la batería. Para maximizar la autonomía y la eficiencia de una batería, un conector debe mantener la señal incluso cuando la placa de circuito impreso está en movimiento o sometida a esfuerzo. Un conector de doble contacto constituye una opción excelente para maximizar la capacidad de detección de un sistema de gestión destinado a supervisar el estado de la batería. A diferencia de los sistemas de contacto convencionales con contacto de cuchilla y de resorte, el sistema de contacto de doble cara es neutro en cuanto al género (tanto el contacto de cuchilla como el de resorte están presentes en cada conector hembra y macho). En cada una de las clavijas se establece un contacto doble, lo que garantiza la máxima fiabilidad de contacto para la señal.
La superficie de contacto lisa y doble del conector zero8 asegura una conexión rápida y segura (véase la fig. 1). Además, internamente, el conector zero8 evita que los contactos se inserten incorrectamente durante la instalación, ya que los sumerge en el cuerpo aislante, protegiéndolos así de posibles daños.
La superficie de contacto lisa y doble del conector zero8 asegura una conexión rápida y segura (véase la fig. 1). Además, internamente, el conector zero8 evita que los contactos se inserten incorrectamente durante la instalación, ya que los sumerge en el cuerpo aislante, protegiéndolos así de posibles daños.
El desarrollo de las baterías de iones de litio no parece que vaya a detenerse en un futuro próximo. Los consumidores siguen exigiendo que los vehículos eléctricos recorran distancias cada vez mayores con una sola carga. Cuantos más ciclos de carga y descarga realiza una batería, más se degrada con el tiempo. Sin embargo, un sistema de gestión de baterías bien diseñado puede mitigar los daños y prolongar su vida útil.
Optimización de la generación de energía mediante el aprendizaje automático
Las nuevas tecnologías aplicadas a las baterías y a los sistemas de gestión asociados abren nuevas posibilidades en el ámbito de la energía limpia. La aparición de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el Internet de las cosas (IoT) ofrece un gran potencial para mejorar la eficiencia de los dispositivos.
El IoT, o Internet de las cosas, abarca enormes cantidades de datos procedentes de millones de dispositivos electrónicos. La inteligencia artificial (IA) intenta imitar la inteligencia y la creatividad humanas para realizar determinadas tareas. El aprendizaje automático es un subconjunto del concepto más amplio de IA y se centra en el análisis de los datos del IoT disponibles, utilizando funciones de IA para interpretarlos. El aprendizaje automático utiliza datos y toma la mejor decisión posible sin intervención humana directa ni instrucciones.
El aprendizaje automático tiene el potencial de procesar enormes cantidades de datos entrantes y tomar decisiones en fracciones de segundo dentro de un sistema sin necesidad de intervención humana. Esto puede contribuir a que las centrales solares, eólicas, hidráulicas y mareomotrices a gran escala sean viables. Por ejemplo, la IA puede procesar nueva información del IoT sobre las condiciones meteorológicas previstas y, a continuación, ajustar la tecnología de generación de energía hidroeléctrica o mareomotriz para aprovechar las ventajas del aumento de la velocidad del agua o de las mareas más altas. Los sistemas de aprendizaje automático también pueden utilizarse para detectar anomalías. Si aparece una fuente de interferencia externa, el sistema puede tomar decisiones sin intervención humana para ajustar los parámetros. Ante condiciones meteorológicas adversas u otras situaciones extremas aleatorias, el aprendizaje automático puede decidir detener temporalmente la generación de energía para proteger el hardware crítico frente a sobrecargas y evitar costosas fallas del sistema.
Para hacer frente a las dificultades que plantean las interferencias externas, un sistema debe detectar el problema y reaccionar a tiempo. Cuanto más rápido pueda comunicarse internamente un sistema de aprendizaje automático, más rápido podrá adaptarse. Los 25+ Gbit/s no solo llevan tiempo presentes en el ámbito del IoT, sino que también se han convertido en el estándar para los centros de datos. Sin embargo, la tecnología aún está lejos de haber alcanzado su límite. Incluso los requisitos de PCIe 5.0 son ahora el doble que los de su predecesor, PCIe 4.0, con una velocidad máxima de transferencia de datos de 32 GT/s (gigabits por segundo). La elección de un conector fiable de alta velocidad resulta esencial para procesar e interpretar la información procedente del ámbito del IoT a la máxima velocidad en una solución de energía verde.
El IoT, o Internet de las cosas, abarca enormes cantidades de datos procedentes de millones de dispositivos electrónicos. La inteligencia artificial (IA) intenta imitar la inteligencia y la creatividad humanas para realizar determinadas tareas. El aprendizaje automático es un subconjunto del concepto más amplio de IA y se centra en el análisis de los datos del IoT disponibles, utilizando funciones de IA para interpretarlos. El aprendizaje automático utiliza datos y toma la mejor decisión posible sin intervención humana directa ni instrucciones.
El aprendizaje automático tiene el potencial de procesar enormes cantidades de datos entrantes y tomar decisiones en fracciones de segundo dentro de un sistema sin necesidad de intervención humana. Esto puede contribuir a que las centrales solares, eólicas, hidráulicas y mareomotrices a gran escala sean viables. Por ejemplo, la IA puede procesar nueva información del IoT sobre las condiciones meteorológicas previstas y, a continuación, ajustar la tecnología de generación de energía hidroeléctrica o mareomotriz para aprovechar las ventajas del aumento de la velocidad del agua o de las mareas más altas. Los sistemas de aprendizaje automático también pueden utilizarse para detectar anomalías. Si aparece una fuente de interferencia externa, el sistema puede tomar decisiones sin intervención humana para ajustar los parámetros. Ante condiciones meteorológicas adversas u otras situaciones extremas aleatorias, el aprendizaje automático puede decidir detener temporalmente la generación de energía para proteger el hardware crítico frente a sobrecargas y evitar costosas fallas del sistema.
Para hacer frente a las dificultades que plantean las interferencias externas, un sistema debe detectar el problema y reaccionar a tiempo. Cuanto más rápido pueda comunicarse internamente un sistema de aprendizaje automático, más rápido podrá adaptarse. Los 25+ Gbit/s no solo llevan tiempo presentes en el ámbito del IoT, sino que también se han convertido en el estándar para los centros de datos. Sin embargo, la tecnología aún está lejos de haber alcanzado su límite. Incluso los requisitos de PCIe 5.0 son ahora el doble que los de su predecesor, PCIe 4.0, con una velocidad máxima de transferencia de datos de 32 GT/s (gigabits por segundo). La elección de un conector fiable de alta velocidad resulta esencial para procesar e interpretar la información procedente del ámbito del IoT a la máxima velocidad en una solución de energía verde.
La miniaturización sigue siendo la tendencia técnica en muchos sectores, y el conjunto de conectores de alta velocidad «Colibri®» de ept es perfecto para estaciones de datos, almacenamiento de datos y otras funciones necesarias para el IoT, el IIoT y el aprendizaje automático, así como para redes eléctricas y microrredes de almacenamiento de energía.
Con el desarrollo de tecnologías fiables de energía solar, eólica, hidráulica y geotérmica, los nuevos productos requieren herramientas de gestión más potentes. Los conectores han demostrado ser fundamentales para el éxito de los sistemas de gestión de baterías de última generación y para la optimización del aprendizaje automático. En el ámbito de las energías limpias aún quedan algunos pasos por dar, y un diseño de placas de circuito impreso de alto rendimiento hace que los requisitos avanzados de electrificación —como las respuestas rápidas del aprendizaje automático y una tecnología de baterías óptima— sean lo suficientemente viables como para competir con el gas y el carbón, que ya están obsoletos.
Con el desarrollo de tecnologías fiables de energía solar, eólica, hidráulica y geotérmica, los nuevos productos requieren herramientas de gestión más potentes. Los conectores han demostrado ser fundamentales para el éxito de los sistemas de gestión de baterías de última generación y para la optimización del aprendizaje automático. En el ámbito de las energías limpias aún quedan algunos pasos por dar, y un diseño de placas de circuito impreso de alto rendimiento hace que los requisitos avanzados de electrificación —como las respuestas rápidas del aprendizaje automático y una tecnología de baterías óptima— sean lo suficientemente viables como para competir con el gas y el carbón, que ya están obsoletos.
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