En un esfuerzo por enfrentar los crecientes desafíos computacionales que presenta la simulación de las redes eléctricas, se organizó una competencia para desarrollar métodos impulsados por inteligencia artificial (IA) que mejoren las simulaciones de flujo de potencia de la red eléctrica. La creciente integración de fuentes de energía renovable, como la eólica y la solar, introduce variabilidades que los operadores de red deben manejar para prevenir fallas y preservar la estabilidad.
Los métodos tradicionales, basados en modelos físicos, se han vuelto inviables en términos de costos computacionales debido a la necesidad de realizar simulaciones en tiempo real de escenarios en constante evolución. Así, se buscó una aceleración de las simulaciones de flujo de potencia por un orden de magnitud, manteniendo a la vez la fiabilidad operativa. Para ello, se empleó un modelo de red eléctrica a escala regional con un 30 % de energía renovable, lo que reflejaba la futura composición prevista de la red eléctrica francesa.
La competencia utilizó el marco de referencia LIPS (Learning Industrial Physical Systems), que evalúa las soluciones en cuatro dimensiones críticas: rendimiento del aprendizaje automático, conformidad física, preparación industrial y capacidad de generalización a escenarios fuera de distribución. El modelo LIPS se ha convertido en una herramienta esencial para establecer criterios de evaluación exhaustivos para la comparación de diferentes enfoques.
El evento atrajo a destacados especialistas en IA de todo el mundo, quienes ofrecieron diversas metodologías para optimizar los modelos de red y acelerarlos. Modelos híbridos que combinan aprendizaje automático con enfoques tradicionales mostraron resultados prometedores. El algoritmo HyPowerFlow optimizó el flujo de potencia en múltiples escenarios de red empleando técnicas de GPU y matrices hipersparse, logrando así una notable eficiencia.
Por su parte, los participantes que trabajaron con la arquitectura LEAP-PINN combinaron redes tipo LEAP con restricciones físicas para asegurar que los resultados del modelo respetasen las bases fundamentales de las leyes físicas de corriente y voltaje.
La competencia inspiró a la comunidad de investigadores a considerar nuevos enfoques para mejorar la escalabilidad y sostenibilidad de las simulaciones de redes eléctricas. Con los resultados obtenidos, existe un claro camino para inspirar investigaciones futuras que busquen metodologías más eficientes en la simulación de redes de energía, esenciales en el contexto de la transición hacia un sistema energético más sustentable.