Duración
8 meses
Fecha de Inicio
15-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
746 €
El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA es un programa de formación avanzada diseñado para ingenieros eléctricos, analistas de sistemas de energía, gestores de activos renovables, traders de mercados eléctricos, consultores de sostenibilidad energética y profesionales del sector que quieren dominar la aplicación de la inteligencia artificial a los desafíos más críticos de la transición energética: la predicción de la generación solar y eólica, el mantenimiento predictivo de aerogeneradores y plantas fotovoltaicas, la optimización del almacenamiento con baterías, la gestión del balance oferta-demanda en redes con alta penetración renovable, el arbitraje en mercados eléctricos y el análisis financiero de proyectos de inversión en energías renovables.
A lo largo del diplomado trabajarás con tecnologías como Python con librerías especializadas en series temporales energéticas —Prophet, statsmodels, PyTorch Forecasting, skforecast— para la predicción de generación y demanda, plataformas de datos meteorológicos y satelitales —ERA5, MERRA-2, datos de AEMET y ECMWF— para el modelado de los recursos solar y eólico, herramientas de mantenimiento predictivo con análisis de vibración, temperatura y SCADA de aerogeneradores y plantas FV, modelos de optimización del despacho con IA para la gestión de portfolios de generación renovable con almacenamiento, datos del mercado eléctrico español e ibérico —OMIE, MIBEL, REE— para el entrenamiento de modelos de predicción de precios y estrategias de arbitraje, y herramientas de análisis de riesgo financiero para la evaluación de proyectos de inversión en renovables con escenarios de incertidumbre de recurso y precio. El programa culmina con un Proyecto Final de diseño de un sistema de gestión inteligente de un activo o portfolio renovable real.
El sistema eléctrico europeo está viviendo la transformación más radical de su historia. En España, la energía eólica y solar fotovoltaica superaron ya en 2023 el 50% de la producción eléctrica anual, y la hoja de ruta del Plan Nacional Integrado de Energía y Clima establece que las renovables deberán cubrir el 81% de la electricidad en 2030 y prácticamente el 100% en 2050. Esa transformación genera oportunidades extraordinarias —en proyectos de inversión, en servicios de O&M, en trading de mercados eléctricos— pero también desafíos técnicos de enorme complejidad que las herramientas de gestión convencionales no pueden resolver: la variabilidad de la generación solar y eólica introduce incertidumbre en el balance del sistema que los operadores de red, los generadores y los traders necesitan gestionar con modelos predictivos de alta precisión; el mantenimiento de miles de aerogeneradores y millones de módulos fotovoltaicos distribuidos geográficamente es un problema de optimización que solo la IA puede abordar a la escala necesaria; y la volatilidad de los precios en los mercados eléctricos crea oportunidades de arbitraje que solo son explotables con modelos de predicción de precios suficientemente precisos y rápidos.
El diplomado te capacitará para abordar todos esos desafíos con las herramientas de IA más avanzadas: implementar modelos de predicción de generación solar y eólica con horizontes desde el intradiario hasta el semanal, calibrados con datos históricos de producción y recursos meteorológicos, diseñar sistemas de mantenimiento predictivo que detecten anomalías en aerogeneradores y plantas FV antes de que produzcan paradas no programadas, optimizar la gestión del almacenamiento con baterías para maximizar el valor del activo en el mercado, construir modelos de predicción de precios del mercado eléctrico que informen las estrategias de oferta y hedging, y desarrollar herramientas de análisis financiero con IA para la evaluación de proyectos renovables bajo incertidumbre de recurso y precio.
El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial te prepara para ocupar los roles más estratégicos y mejor remunerados de la transición energética: los que requieren combinar el conocimiento técnico del sector de la energía con la capacidad de desarrollar e implementar modelos de IA que transforman los datos en decisiones operativas de alto valor.
Desarrollarás la capacidad de construir y desplegar modelos de predicción de generación renovable en producción: desde la preparación y el análisis exploratorio de los datos históricos de producción y recurso hasta la selección y el entrenamiento del modelo —regresión, gradient boosting, LSTM, Temporal Fusion Transformer—, la evaluación de su error de predicción con métricas relevantes para el sector —MAE, RMSE, MAPE por horizonte de predicción— y la integración del modelo en un pipeline de predicción automatizado que genera las previsiones diarias sin intervención manual, implementar sistemas de detección de anomalías en activos renovables con modelos de machine learning entrenados sobre datos de SCADA de aerogeneradores —señales de vibración, temperatura de componentes, potencia generada vs. curva de potencia teórica—, configurar los umbrales de alerta que identifican componentes en degradación antes de la avería y estimar el tiempo restante de vida útil de los componentes críticos, optimizar la gestión de un sistema de almacenamiento con baterías integrando predicciones de generación, predicciones de demanda y predicciones de precio del mercado eléctrico en un modelo de optimización que maximiza el valor económico del activo a lo largo de la jornada, y construir el modelo financiero de un proyecto renovable con IA que integra la incertidumbre del recurso, la incertidumbre del precio de mercado y los costes de O&M en una distribución de probabilidad de la TIR y el VAN del proyecto, permitiendo una gestión del riesgo de inversión de nivel institucional.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al diplomado desde cualquier lugar y compaginalo con tu actividad en el sector energético.
Dominarás los modelos de predicción solar y eólica sin necesidad de ser científico de datos.
Trabajarás con Python, datos del MIBEL y plataformas de IA usadas en operadores de sistemas eléctricos.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial te posiciona en el punto de convergencia de los dos sectores de mayor crecimiento en Europa en esta década: las energías renovables y la inteligencia artificial. Los profesionales que dominan ambas disciplinas simultáneamente son los más escasos y los más demandados del mercado energético, con perfiles que se disputan las empresas de generación renovable, los operadores de sistemas eléctricos, los fondos de infraestructuras energéticas, las consultoras de transición energética y las empresas de tecnología energética.
Reducción cuantificable del error de predicción de generación con impacto directo en los ingresos: El error de predicción de la generación solar y eólica tiene un coste económico directo para el generador: los desvíos entre la producción programada y la producción real se liquidan en el mercado de desvíos a precios penalizadores. Un modelo de predicción de generación eólica con un error medio absoluto del 8% frente al 15% de los modelos convencionales puede representar una reducción de los costes de desvío de entre el 30% y el 50% para un parque eólico de 50 MW, un impacto económico de varios cientos de miles de euros anuales que justifica con holgura la inversión en capacidades de IA.
Reducción de costes de O&M con mantenimiento predictivo basado en IA: El coste de operación y mantenimiento de los parques eólicos representa entre el 20% y el 25% del coste nivelado de la energía a lo largo de la vida del activo. Los sistemas de mantenimiento predictivo con IA entrenados sobre datos de SCADA de aerogeneradores detectan los fallos de rodamientos, multiplicadoras y generadores con semanas de antelación, permitiendo intervenciones programadas que eliminan las paradas no programadas —que pueden costar entre diez y cincuenta veces más que un mantenimiento preventivo planificado— y extienden la vida útil de los componentes críticos con estrategias de mantenimiento basado en condición en lugar de mantenimiento basado en tiempo.
Portfolio de proyectos de nivel institucional demostrable con código y datos reales: El Proyecto Final del Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA produce código funcional en Python, modelos entrenados con datos reales del sector energético español, y documentación técnica y financiera de nivel profesional que el alumno puede publicar en GitHub, presentar en entrevistas y añadir a su portfolio como evidencia de competencia técnica de primer nivel en el sector.
La transición energética es el mayor programa de inversión en infraestructura que la economía mundial ha emprendido en su historia: la Agencia Internacional de Energías Renovables estima que la inversión necesaria en energías renovables a nivel global para alcanzar la neutralidad de carbono en 2050 supera los ciento cincuenta billones de dólares en términos acumulados, con un promedio anual de entre cuatro y cinco billones de dólares. En ese contexto, la demanda de profesionales capaces de aplicar inteligencia artificial a los desafíos técnicos y económicos de la transición energética es estructuralmente creciente y está lejos de saturarse.
El desafío de la intermitencia como el problema central de la transición energética: La intermitencia de la generación solar y eólica es el desafío técnico más complejo que los sistemas eléctricos modernos enfrentan. A diferencia de las centrales térmicas o nucleares, que pueden despachar energía en el momento y la cantidad que el operador de red necesita, los generadores renovables producen cuando el sol brilla o el viento sopla, con una variabilidad que puede ser significativa en escalas de tiempo de minutos a horas. La gestión de esa variabilidad —con predicciones de generación precisas, con almacenamiento flexible, con demand response y con interconexiones internacionales— es el problema que la IA está mejor posicionada para resolver, y el que más valor económico genera cuando se resuelve bien.
La digitalización de los activos renovables como fuente de datos para la IA: Los parques eólicos y las plantas fotovoltaicas modernas son activos altamente instrumentados: cada aerogenerador produce miles de señales de datos por segundo a través de su sistema SCADA; cada planta fotovoltaica mide la irradiancia, la temperatura de célula y la producción de cada string de paneles. La acumulación de datos históricos de esos activos durante años de operación crea los datasets necesarios para entrenar modelos de IA de alta precisión, tanto para la predicción de generación como para el mantenimiento predictivo. Las empresas que empiezan a explotar sistemáticamente esos datos con IA —y los profesionales capaces de hacerlo— tienen una ventaja competitiva significativa sobre las que siguen gestionando sus activos con herramientas convencionales.
El mercado eléctrico como ecosistema de creación de valor con IA: La integración de volúmenes crecientes de energía renovable en el sistema eléctrico está transformando la dinámica de los mercados eléctricos europeos: mayor volatilidad de precios, mayor frecuencia de precios negativos en horas de alta generación renovable, mayor valor del almacenamiento y la flexibilidad de demanda.
El plan de estudio del Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial está organizado en una progresión que va desde los fundamentos de la modelización de series temporales energéticas hasta los modelos más avanzados de predicción de generación, mantenimiento predictivo, optimización del almacenamiento y análisis financiero de proyectos renovables con IA.
La primera fase establece los fundamentos del análisis de datos energéticos con Python: importación y preprocesamiento de datos de SCADA, OMIE y AEMET, análisis exploratorio de series temporales de generación y precio, visualización de datos energéticos, y evaluación de la calidad de los datos y gestión de valores perdidos y outliers. A continuación, el programa aborda la predicción de generación solar y eólica: modelos estadísticos baseline —naive, media móvil, SARIMA—, modelos de machine learning —gradient boosting con LightGBM y XGBoost—, modelos de deep learning para series temporales —LSTM, N-BEATS, Temporal Fusion Transformer—, integración de variables meteorológicas NWP como predictores, y calibración y evaluación del error por horizonte de predicción.
Los bloques intermedios cubren el mantenimiento predictivo de activos renovables: análisis de señales de SCADA de aerogeneradores, detección de anomalías con modelos de isolation forest y autoencoders, modelos de curva de potencia para la detección de pérdidas de rendimiento en turbinas y paneles FV, y sistemas de alerta temprana de fallos de componentes críticos. A continuación, el programa trabaja la predicción de demanda y precio del mercado eléctrico: modelos de predicción de la curva de carga, predicción de precio spot del MIBEL, modelos de estrategia de oferta en el mercado diario, y optimización del almacenamiento con baterías mediante programación dinámica e IA. La fase final aborda el análisis financiero de proyectos renovables con IA: modelado de la distribución del recurso solar y eólico con datos históricos, simulación de Monte Carlo de la producción y los ingresos, y análisis de sensibilidad de la TIR y el VAN. El programa culmina con el Proyecto Final.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final del Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial consiste en el diseño e implementación de un sistema de gestión inteligente de un activo o portfolio renovable con IA, que integre al menos tres de los módulos técnicos trabajados durante el diplomado en un entregable de nivel profesional con código funcional, datos reales y documentación técnica completa.
El proyecto incluye la selección del caso de uso: el alumno elige el activo o el problema de gestión que abordará —predicción de generación de un parque eólico o FV real con datos públicos, sistema de mantenimiento predictivo para un tipo de activo renovable, optimización del almacenamiento con baterías, predicción de precio del MIBEL y estrategia de oferta, o análisis financiero de un proyecto renovable—, justificando la elección con el análisis del impacto económico potencial del modelo desarrollado, la preparación de datos: descarga, limpieza y análisis exploratorio de los datos necesarios para el caso de uso elegido —datos de producción de REE, datos meteorológicos de AEMET o ERA5, datos de precios del OMIE, datos de SCADA de activos reales si el alumno tiene acceso—, con documentación del proceso de preparación y de las decisiones metodológicas tomadas, la implementación del modelo de IA: entrenamiento, validación y evaluación de al menos dos arquitecturas de modelo para el problema elegido, con comparación de su rendimiento, interpretación de los resultados y análisis de las limitaciones del modelo, la integración y automatización: diseño del pipeline de producción que ejecuta automáticamente el modelo con datos actualizados —predicción diaria de generación, alertas de anomalía en tiempo real, optimización diaria del despacho de baterías—, y la documentación técnica y financiera: informe técnico con la metodología, los resultados y las conclusiones, y análisis del impacto económico estimado del modelo desarrollado para el caso de uso elegido. El proyecto se presenta en una sesión de revisión técnica ante el grupo del diplomado y el equipo docente.
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Academia IA
El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado para profesionales del sector energético con conocimientos básicos o intermedios de Python —capacidad de escribir y ejecutar scripts, importar librerías, manejar DataFrames con pandas y crear gráficos con matplotlib—. El programa incluye un módulo de nivelación de Python para análisis de datos energéticos al inicio del diplomado que garantiza que todos los alumnos parten de una base común. Los alumnos sin experiencia previa en Python pueden prepararse siguiendo el itinerario de prerrequisitos recomendado por Academia IA antes del inicio del diplomado. No es necesario tener experiencia previa en machine learning ni en modelado estadístico avanzado: el programa construye esas competencias desde los fundamentos aplicados al sector energético.
Con la metodología correcta y datos de suficiente calidad, sí. El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA trabaja con las mismas arquitecturas de modelos —Temporal Fusion Transformer, N-BEATS, gradient boosting con variables meteorológicas NWP— que usan los mejores equipos de forecasting del sector en Europa. La diferencia entre un modelo desarrollado durante el diplomado y el modelo de un operador profesional no está en la arquitectura, sino en el volumen y la calidad de los datos históricos disponibles para el entrenamiento, en la calibración continua del modelo con nuevas observaciones y en la infraestructura de producción que ejecuta las predicciones en tiempo real. El diplomado te da la competencia metodológica y técnica para desarrollar modelos de nivel profesional; la curva de mejora continua a lo largo del tiempo la produce la experiencia de operación real.
El programa central del Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA se centra en los activos renovables de mayor madurez y mayor volumen de datos disponibles —solar fotovoltaica, eólica terrestre y marina, y almacenamiento con baterías— que son los que ofrecen el mayor retorno de aprendizaje en términos de aplicabilidad inmediata. Sin embargo, el bloque de modelado financiero y análisis de portfolio cubre las metodologías de evaluación de proyectos emergentes como el hidrógeno verde, la energía oceánica o el almacenamiento por gravedad, con los modelos de incertidumbre de recurso, coste y mercado adecuados para activos en fases tempranas de desarrollo. Los alumnos con interés específico en vectores energéticos emergentes pueden orientar su Proyecto Final hacia esos activos con el apoyo del equipo docente.
Los modelos financieros convencionales en Excel para proyectos renovables trabajan con escenarios de producción deterministas —P50, P75, P90— que no capturan la distribución completa de los posibles resultados financieros ni las correlaciones entre las incertidumbres de recurso, precio y coste. El Diplomado en Energías Renovables e Inteligencia Artificial de Academia IA te enseña a construir modelos financieros con IA que integran la variabilidad histórica del recurso solar o eólico, los modelos de predicción de precio del mercado eléctrico y las distribuciones de probabilidad de los costes de O&M en una simulación de Monte Carlo que genera la distribución completa de la TIR y el VAN del proyecto. El resultado es un análisis de riesgo de nivel institucional —comparable al que producen las divisiones de project finance de los grandes bancos— que permite tomar decisiones de inversión informadas sobre la probabilidad de alcanzar los rendimientos objetivo en función de los supuestos del modelo.
