Curso de IA aplicada al sector Energético

Módulo 1 - Introducción a la IA en el sector energético español

• Conceptos básicos de IA y su relevancia en la transición energética.
• Panorama del sector energético en España: renovables, red eléctrica y políticas nacionales.
• Evolución histórica de la IA aplicada a la energía en el contexto europeo y español.
• Beneficios económicos y ambientales de la integración de IA.
• Desafíos iniciales: barreras tecnológicas y de adopción en empresas españolas.
• Visión general de herramientas y plataformas de IA utilizadas en el sector.

Módulo 2 - Fundamentos de datos en la IA energética

• Recopilación y gestión de datos en el sector energético español.
• Técnicas de preprocesamiento de datos para aplicaciones energéticas.
• Fuentes de datos específicas: redes inteligentes, sensores y bases de datos públicas.
• Cumplimiento de normativas de datos (RGPD) en el ámbito energético.
• Estrategias para manejar grandes volúmenes de datos (Big Data) en España.
• Ejemplos de conjuntos de datos energéticos disponibles en instituciones nacionales.

Módulo 3 - Aprendizaje automático en la predicción de demanda energética

• Modelos de regresión para predicción de consumo en España.
• Integración de variables climáticas, económicas y demográficas locales.
• Casos de estudio: predicción en regiones con alta penetración renovable como Andalucía.
• Evaluación de precisión y optimización de modelos mediante validación cruzada.
• Impacto en la planificación de la red eléctrica nacional.
• Herramientas de software para implementar estos modelos en entornos españoles.

Módulo 4 - IA para la optimización de energías renovables

• Algoritmos para maximizar la producción eólica y solar en España.
• Predicción de irradiancia y viento mediante redes neuronales.
• Integración con el Plan Nacional de Energía y Clima (PNIEC).
• Estudios de caso en parques renovables españoles como los de Iberdrola.
• Análisis de eficiencia y reducción de intermitencia.
• Perspectivas de escalabilidad en el marco de objetivos europeos 2030.

Módulo 5 - Mantenimiento predictivo en instalaciones energéticas

• Técnicas de IA para detectar fallos en turbinas y paneles solares.
• Uso de sensores IoT en infraestructuras españolas.
• Reducción de costes operativos mediante aprendizaje automático.
• Ejemplos en compañías como Endesa o Repsol.
• Integración con sistemas de monitoreo en tiempo real.
• Evaluación de ROI en proyectos de mantenimiento predictivo.

Módulo 6 - Redes inteligentes (smart grids) y IA

• Arquitectura de smart grids en el sistema eléctrico español.
• Algoritmos de IA para balanceo de carga y gestión de picos.
• Integración con Red Eléctrica de España (REE).
• Seguridad y resiliencia ante ciberamenazas.
• Optimización de flujos energéticos en redes distribuidas.
• Casos de implementación en regiones urbanas como Madrid.

Módulo 7 - Eficiencia energética en edificios y ciudades

• Modelos de IA para optimizar el consumo en edificios inteligentes.
• Aplicaciones en ciudades españolas: Madrid y Barcelona como ejemplos.
• Integración con normativas de eficiencia energética (Directiva UE).
• Medición de impacto ambiental y económico.
• Uso de IA en sistemas de gestión energética (BEMS).
• Estrategias para la certificación energética en España.

Módulo 8 - IA en la exploración y producción de hidrocarburos

• Análisis sísmico mediante aprendizaje profundo en yacimientos españoles.
• Optimización de procesos en refinerías y plataformas.
• Transición hacia energías bajas en carbono en el contexto español.
• Casos de Repsol y su adopción de IA.
• Reducción de emisiones mediante modelado predictivo.
• Cumplimiento de regulaciones ambientales nacionales.

Módulo 9 - Gestión de almacenamiento energético con IA

• Algoritmos para baterías y sistemas de almacenamiento en España.
• Predicción de ciclos de carga/descarga en redes renovables.
• Integración con el mercado eléctrico ibérico (MIBEL).
• Sostenibilidad y escalabilidad de soluciones.
• Análisis de costos y beneficios en proyectos piloto.
• Futuras tendencias en almacenamiento distribuido.

Módulo 10 - IA en la movilidad eléctrica y transporte energético

• Optimización de rutas y carga en vehículos eléctricos.
• Predicción de demanda en estaciones de recarga españolas.
• Políticas de electrificación en España y su soporte con IA.
• Impacto en la red eléctrica nacional.
• Integración con sistemas de transporte inteligente (ITS).
• Casos de estudio en flotas eléctricas urbanas.

Módulo 11 - Análisis de riesgos y seguridad energética

• Modelos de IA para evaluar riesgos climáticos en España.
• Detección de anomalías en infraestructuras críticas.
• Cumplimiento de regulaciones de seguridad energética.
• Simulaciones de escenarios de crisis.
• Integración con sistemas de alerta temprana.
• Evaluación de vulnerabilidades en el sector renovable.

Módulo 12 - Ética y regulación de la IA en el sector energético español

• Principios éticos en el uso de IA para decisiones energéticas.
• Marco regulatorio: Ley de IA de la UE y adaptaciones nacionales.
• Transparencia y sesgos en modelos aplicados a España.
• Responsabilidad en compañías energéticas.
• Auditorías éticas y certificaciones.
• Impacto en la equidad social y energética.

Módulo 13 - Aprendizaje profundo en análisis de imágenes energéticas

• Uso de CNN para inspección de paneles solares y líneas eléctricas.
• Aplicaciones en drones y satélites en territorio español.
• Procesamiento de datos geoespaciales.
• Mejora de precisión mediante aprendizaje por transferencia (transfer learning).
• Integración con GIS para mapeo energético.
• Casos prácticos en mantenimiento aéreo.

Módulo 14 - Integración de IA con IoT en sistemas energéticos

• Arquitecturas híbridas IoT-IA en redes españolas.
• Gestión en tiempo real de datos de sensores.
• Casos en ciudades inteligentes (smart cities) y hogares inteligentes.
• Desafíos de conectividad y escalabilidad.
• Seguridad de datos en entornos IoT.
• Ejemplos de despliegue en regiones rurales.

Para el acceso al Postgrado de Experto Universitario en IA aplicada a la energía es necesario cumplir con alguno de los siguientes requisitos:

• Estar en posesión de un título universitario de grado. En el caso de ser titulado universitario conforme a sistemas educativos extranjeros no es preciso la homologación de su título universitario de grado.
• Tener experiencia profesional acreditada, atendiendo a las especificaciones propias de cada ámbito profesional, que garantice el logro de las competencias del perfil de acceso en el campo de las actividades propias del título propio. Hay títulos excluidos expresamente por Universidad Europea, que no permiten el acceso por experiencia profesional. Ver listado aquí.
• Titulados superiores de FP que acrediten experiencia profesional tras la finalización de las prácticas.

En todos los casos, la universidad podrá limitar el acceso a determinadas titulaciones si no se ha cursado previamente una titulación universitaria específica.

Un analista de datos energéticos utiliza herramientas de inteligencia artificial, machine learning y análisis avanzado de datos para optimizar la generación, distribución y consumo de energía. Su trabajo incluye monitorear redes eléctricas, predecir la demanda energética, identificar ineficiencias, integrar fuentes renovables de manera eficiente y apoyar la toma de decisiones estratégicas basadas en datos. Este perfil es clave en empresas de utilities, energías renovables y consultoras especializadas, ayudando a reducir costes y mejorar la sostenibilidad de los sistemas energéticos.

Formarse en IA aplicada al sector energético ofrece ventajas estratégicas frente a la formación tradicional:

• Permite tomar decisiones basadas en datos en tiempo real, optimizando procesos energéticos.
• Facilita la integración de energías renovables y la eficiencia operativa, algo que los programas tradicionales no siempre abordan.
• Desarrolla competencias en machine learning, deep learning y analítica avanzada, muy demandadas por las empresas.
• Ofrece un enfoque práctico y profesional, con workshops y casos de uso reales, que prepara directamente para roles en demanda en el mercado laboral.

Hoy en día, las utilities, empresas de energías renovables y consultoras de eficiencia energética buscan perfiles especializados en IA y análisis de datos energéticos. Entre ellas destacan compañías como Iberdrola, Endesa, Naturgy, Repsol, Acciona Energía, Siemens Gamesa y firmas de consultoría tecnológica que apoyan la digitalización del sector energético. Además, startups de energías limpias y empresas tecnológicas que desarrollan soluciones de optimización energética también valoran este tipo de formación.

¿Cuáles son las tendencias futuras de empleo en energía y tecnología?

El sector energético está viviendo una revolución tecnológica, y las tendencias de empleo apuntan a:

• Mayor demanda de perfiles híbridos que combinen energía, IA y análisis de datos.
• Creciente incorporación de energías renovables, digitalización de redes y smart grids.
• Necesidad de expertos en predicción de demanda, eficiencia energética y mantenimiento predictivo.
• Apertura de roles en consultoría, gestión de proyectos, data science y automatización energética.
• Crecimiento de oportunidades en startups y empresas tecnológicas enfocadas en sostenibilidad y transición energética.

No es estrictamente necesario, pero sí es muy recomendable tener una base en ingeniería, informática, matemáticas o ciencias de datos, ya que estos conocimientos facilitan la comprensión de modelos de IA y machine learning aplicados a energía. El curso está diseñado para proporcionar los conocimientos esenciales del sector energético a quienes no provienen de estas áreas, permitiendo que cualquier alumno pueda especializarse y desarrollar competencias prácticas para acceder a perfiles profesionales demandados en el mercado.