A medida que se intensifican los fenómenos meteorológicos extremos, las empresas eléctricas se ven obligadas a replantearse cómo planifican, responden e invierten en la resiliencia de la red. En una sesión reciente organizada por POWER Magazine, Don Daigler, Vicepresidente Senior de Preparación y Respuesta ante Emergencias de CenterPoint Energy, se unió a expertos de Technosylva para analizar cómo la IA y el modelado meteorológico están empezando a influir en las estrategias de las empresas eléctricas y hacia dónde se dirige el sector.

Tanto si estás empezando a explorar estas herramientas como si ya estás desarrollando tus capacidades, la conversación destacó aprendizajes tempranos que pueden orientar una toma de decisiones más inteligente y adaptable.

Aquí tienes cinco puntos clave de ese debate:

1. Las herramientas tradicionales por sí solas no pueden hacer frente al riesgo actual

Desde incendios forestales y huracanes hasta inundaciones y vientos extremos, las amenazas meteorológicas aumentan en gravedad y complejidad. Las evaluaciones estáticas y los análisis a posteriori ya no bastan. Las empresas eléctricas deben pasar de la reacción a la predicción, y de la predicción al preposicionamiento

2. Una estrategia frente a todos los peligros es la única forma de avanzar

Daigler subrayó que «entre el 80 y el 90 por ciento de lo que haces para un peligro se aplica a otro«. Las empresas eléctricas necesitan una planificación flexible e integrada que trate todas las amenazas meteorológicas importantes como factores de riesgo sistémico que requieren conciencia situacional en tiempo real.

3. Los modelos predictivos ayudan a tomar decisiones más inteligentes a todos los niveles

La modelización del riesgo por incendios forestales y fenómenos meteorológicos extremos de Technosylva está ayudando a las empresas eléctricas a prever la gravedad de los eventos, el impacto en los activos y los plazos de restablecimiento con precisión a nivel de circuito. Daigler explicó cómo este enfoque respalda decisiones clave, como cuántos recursos serán necesarios, cuánto puede durar la restauración y dónde ubicar los puntos de reagrupamiento.

Estos conocimientos ya están influyendo tanto en la planificación estratégica como en las operaciones diarias, desde la preparación de cuadrillas hasta la comunicación con los clientes.

4. La modelización debe ser local y estar alineada con la operación

El territorio de CenterPoint Energy no suele considerarse propenso a los incendios forestales, pero el mapa de riesgo de la FEMA muestra que el condado de Harris tiene más zonas censales propensas a incendios forestales que cualquier otro condado del país. La lección es clara: ninguna región es inmune. Las empresas eléctricas no pueden asumir que el riesgo es problema de otros. . La modelización debe adaptarse a los peligros locales, basarse en las realidades operativas y alinearse con los objetivos regulatorios y de respuesta ante emergencias.

5.La IA y los datos son ahora fundamentales para la resiliencia y la responsabilidad ante los grupos de interés

Los reguladores, las agencias de calificación crediticia y las aseguradoras se centran cada vez más en cómo las empresas eléctricas utilizan los datos para respaldar las estrategias de mitigación. Integrar la IA y el aprendizaje automático en la modelización dentro de las operaciones diarias se está convirtiendo en algo esencial para generar credibilidad, gestionar la exposición financiera y mejorar la resiliencia a largo plazo.

Mira la repetición del seminario web a continuación para profundizar en la conversación.