La transición energética global está impulsando una transformación profunda en la arquitectura de los sistemas eléctricos. La creciente incorporación de energías renovables, recursos energéticos distribuidos, almacenamiento, vehículos eléctricos y consumidores activos está aumentando la complejidad operativa de las redes, que requieren mayores capacidades de monitoreo, análisis y control en tiempo real. En este contexto, la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT) y las redes 5G emergen como las tecnologías habilitadoras que permiten gestionar sistemas eléctricos más dinámicos, descentralizados y flexibles. A partir de una revisión sistemática de 117 publicaciones científicas seleccionadas entre 889 registros iniciales mediante el protocolo PRISMA, el estudio analiza cómo la convergencia de estas tecnologías está acelerando la evolución de los sistemas energéticos sostenibles.

Uno de los principales hallazgos es la complementariedad funcional entre las tres tecnologías. El IoT proporciona la capacidad de capturar y transmitir datos desde miles de dispositivos distribuidos en la red; las redes 5G ofrecen comunicaciones confiables y de ultra baja latencia; y la inteligencia artificial transforma esos datos en decisiones operativas mediante modelos predictivos y algoritmos de optimización. Esta integración permite mejorar significativamente la precisión de los pronósticos de generación renovable, fortalecer el monitoreo continuo de la infraestructura eléctrica y optimizar procesos como el mantenimiento predictivo, la detección de fallas y la gestión de activos.

La investigación muestra que los beneficios más relevantes aparecen cuando estas tecnologías se utilizan de manera coordinada. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo mejoran la previsión de generación solar y eólica, reduciendo incertidumbres operativas y facilitando la integración de recursos renovables variables. Al mismo tiempo, los sistemas conectados permiten detectar anomalías en tiempo real y ejecutar acciones correctivas de forma más rápida, mientras que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo habilitan esquemas avanzados de respuesta de la demanda y control autónomo que aumentan la flexibilidad del sistema eléctrico.

Sin embargo, el estudio advierte que la digitalización del sector energético también introduce nuevos desafíos. Entre ellos destacan los riesgos de ciberseguridad asociados a sistemas altamente conectados, los problemas de interoperabilidad entre plataformas y fabricantes, la necesidad de marcos de gobernanza de datos más robustos y el creciente consumo energético de infraestructuras digitales como centros de datos, redes de comunicaciones y modelos avanzados de IA. Para el sector eléctrico colombiano, la principal conclusión es que la integración masiva de renovables, almacenamiento, recursos distribuidos y movilidad eléctrica dependerá cada vez más de capacidades digitales avanzadas, convirtiendo la convergencia entre infraestructura energética y digital en un factor estratégico para garantizar sistemas eléctricos más resilientes, eficientes y sostenibles.

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https://www.techscience.com/energy/v123n12/69090/pdf