Cammesa pondrá en marcha un ensayo piloto con inteligencia artificial en la provincia de Chubut. El proyecto buscará optimizar el despacho de energía eléctrica en una de las zonas estratégicas para el desarrollo eólico del país.
La prueba se realizará en la línea de alta tensión de 132 kilovoltios que conecta Comodoro Rivadavia con Pico Truncado. Esta infraestructura es clave para la evacuación de energía en la Patagonia.
La meta del ensayo será lograr un incremento de hasta el 30% en la capacidad de transporte eléctrico. El aumento permitiría mejorar la evacuación de energía proveniente de parques eólicos.
El directorio de Cammesa aprobó la iniciativa durante una reunión celebrada en verano. La propuesta surgió ante la saturación de las líneas existentes en el Sistema Argentino de Interconexión.
El SADI funciona desde hace años al borde de su capacidad operativa. La falta de inversiones en nuevas obras de infraestructura genera cuellos de botella en el transporte de energía.
La empresa Splight será la encargada de proveer la tecnología utilizada en el ensayo. Splight es una compañía fundada en 2021 por tres emprendedores argentino.
El software de Splight combina datos en tiempo real con algoritmos de inteligencia artificial. Esta herramienta permite optimizar la operación de redes de transmisión eléctrica en distintas condiciones climáticas.
Splight ya trabaja en mercados exigentes como Estados Unidos y Chile. La experiencia internacional respalda la aplicación de su tecnología en la Patagonia argentina.
La línea elegida para el piloto fue construida en 1957. Tiene una longitud de 138 kilómetros y utiliza conductores de cobre, que ya operan al máximo de su capacidad técnica.
La región patagónica presenta condiciones ideales para ensayos de este tipo. Los vientos constantes y las bajas temperaturas favorecen la disipación térmica de los conductores.
El proyecto contempla la instalación de sensores a lo largo de toda la traza de la línea. Los sensores captarán en tiempo real variables como la velocidad del viento y la temperatura ambiente.
Los datos permitirán que el sistema de inteligencia artificial ajuste el transporte de energía según las condiciones existentes. A mayor viento y menor temperatura, mayor será la capacidad de transporte.
El principio técnico del proyecto se basa en la disipación de calor. Con condiciones favorables, se podrá aumentar el amperaje sin poner en riesgo la infraestructura.
Cuando las condiciones climáticas sean adversas, el sistema reducirá automáticamente la carga. La prioridad será siempre preservar la integridad de la infraestructura de transmisión.
Especialistas en energía señalan que también será necesario incorporar sistemas de protección inteligentes. Estos sistemas deberán actuar en tiempo real para evitar sobrecargas peligrosas.
La prueba representa una oportunidad inédita para modernizar la red eléctrica en la Patagonia. Si los resultados son positivos, podrían replicarse en otras zonas del país.
La saturación de las líneas eléctricas es uno de los principales obstáculos para el crecimiento de las energías renovables en Argentina. Optimizar el uso de la infraestructura existente resulta fundamental para el desarrollo sostenible.
Los parques eólicos de Chubut y Santa Cruz ya enfrentan limitaciones para evacuar toda su producción. El aumento de la capacidad de transporte podría potenciar inversiones en nuevos proyectos.
La innovación también permitirá reducir pérdidas de energía. Mejorar la eficiencia del sistema eléctrico se traduce en beneficios económicos y ambientales.
La experiencia servirá para evaluar cómo responde el sistema ante variaciones climáticas bruscas. También permitirá ajustar los parámetros de seguridad en tiempo real.
El proyecto es observado de cerca por otras empresas del sector eléctrico. Si tiene éxito, la inteligencia artificial podría transformar el transporte de energía en todo el país.
Cammesa reafirma su rol como administradora moderna y eficiente del mercado mayorista eléctrico. La incorporación de tecnologías emergentes resulta clave para el futuro energético argentino.
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Fuente: LU 17