La generación detrás del medidor puede aliviar la red cinco veces más que desplazar las cargas del centro de datos

El rápido despliegue de centros de datos está incorporando grandes cargas eléctricas a sistemas cuya capacidad no siempre aumenta al mismo ritmo. Un análisis de Ember publicado en octubre de 2026 evalúa hasta qué punto estas instalaciones pueden aportar flexibilidad al sistema eléctrico mediante dos mecanismos: el desplazamiento de cargas de procesamiento y el uso de generación o almacenamiento detrás del medidor (behind-the-meter). El estudio examina nueve mercados de Estados Unidos, Europa y el Sudeste Asiático, y analiza las posibilidades de reducir la demanda sobre la red durante los períodos de máxima exigencia.

Irlanda concentra uno de los mayores impactos sobre la demanda

Los centros de datos pueden representar una proporción significativa de la demanda eléctrica máxima a medida que aumenta su capacidad instalada. En Irlanda, uno de los principales mercados europeos de centros de datos, estas instalaciones ya representaban aproximadamente el 19 % de la demanda máxima. En enero de 2025, cuando el sistema eléctrico alcanzó un máximo de 6 GW, los centros de datos habrían representado alrededor de 1,1 GW. Ember estima que su participación podría aumentar hasta el 24 % en 2030, con una demanda de 1,6 GW frente a un máximo previsto del sistema de 6,5 GW.

El problema es especialmente relevante por la diferencia entre los plazos de construcción de los centros de datos y los de la infraestructura eléctrica. Un gran centro de datos puede requerir entre 200 y 500 MW y construirse en un período de 18 a 24 meses, mientras que una ampliación convencional de la red puede necesitar entre cuatro y diez años.

El desplazamiento de cargas tiene un potencial limitado

La flexibilidad mediante desplazamiento de cargas (load shifting) consiste en trasladar determinadas tareas de procesamiento a otros horarios o ubicaciones cuando la red eléctrica atraviesa períodos de alta exigencia. Sin embargo, las características de las diferentes cargas limitan considerablemente esta posibilidad.

Los servicios en la nube, las aplicaciones empresariales y la inferencia de inteligencia artificial (IA) requieren tiempos de respuesta reducidos y representan actualmente la mayor parte de la capacidad de los centros de datos. Ember estima que estas cargas supondrán alrededor del 87 % de la capacidad mundial en 2030. Por el contrario, el entrenamiento de modelos de IA presenta un mayor potencial de flexibilidad, ya que determinadas tareas pueden interrumpirse o trasladarse con menores consecuencias operativas.

Según los supuestos utilizados por Ember, que consideran una flexibilidad del 35 % para las cargas de entrenamiento de IA, del 5 % para la inferencia y ninguna para los centros de datos tradicionales, el 6,5 % de la capacidad mundial podría desplazarse, al menos desde el punto de vista teórico. Al considerar una utilización media de aproximadamente el 48 %, la capacidad efectivamente disponible para responder a períodos de alta exigencia de la red se reduce al 3 %.

El impacto sobre la demanda máxima sería, por tanto, limitado. En Irlanda, el desplazamiento de cargas podría reducir aproximadamente 100 MW de la demanda máxima en 2030, equivalentes al 1,5 % del valor previsto para el sistema. En los otros mercados analizados, la reducción estimada se sitúa entre el 0,1 % y el 0,6 %.

Generación y almacenamiento detrás del medidor

Una alternativa con mayor capacidad de respuesta consiste en mantener las cargas de procesamiento y sustituir temporalmente el suministro eléctrico de la red por generación o almacenamiento local. Este modelo, denominado bring-your-own-capacity (BYOC), permite que los centros de datos aporten su propia capacidad de suministro mediante una combinación de generación renovable, baterías u otras tecnologías de respaldo.

El estudio señala que esta alternativa puede proporcionar una reducción de la demanda sobre la red casi cinco veces superior a la obtenida mediante el desplazamiento de cargas. En el caso de dos grandes centros de datos analizados en Texas, Estados Unidos, con una demanda conjunta prevista de 5,6 GW, el desplazamiento de cargas podría reducir aproximadamente 0,55 GW durante un período de alta exigencia del sistema, mientras que el uso de generación propia permitiría reducir la demanda sobre la red hasta en 2,7 GW.

El caso de Texas ilustra el potencial de los recursos energéticos instalados detrás del medidor para reducir la demanda sobre la infraestructura eléctrica. Este modelo también resulta relevante para otros mercados, incluidos los latinoamericanos, donde la expansión de grandes consumidores eléctricos puede plantear dificultades para ampliar la capacidad de las redes en los plazos requeridos.

Irlanda ofrece un precedente regulatorio. Las propuestas iniciales del regulador energético para imponer requisitos de flexibilidad a los centros de datos fueron sustituidas, después de la consulta pública, por obligaciones de disponer de generación o almacenamiento para las instalaciones de 10 MW o más.

El origen de la energía determina el beneficio para el sistema

La generación propia no constituye automáticamente una solución para reducir las emisiones. Si se basa en generadores que utilizan combustibles fósiles, puede prolongar la dependencia de estas tecnologías y las emisiones asociadas durante décadas. Además, existe el riesgo de duplicar inversiones: un centro de datos podría disponer de capacidad firme propia mientras el operador del sistema contrata capacidad adicional para atender esa misma demanda potencial.

El informe propone integrar los recursos energéticos instalados detrás del medidor en la planificación de la red y en las condiciones de conexión. La generación renovable y el almacenamiento pueden permitir que los centros de datos reduzcan su demanda de electricidad de la red durante las horas críticas, sin trasladar necesariamente los costos de nuevas inversiones en infraestructura al conjunto de los consumidores.

El almacenamiento resulta especialmente relevante en este modelo, ya que permite reducir parcialmente la dependencia del suministro de la red y aportar potencia durante los períodos de congestión o máxima demanda. Las baterías pueden almacenar electricidad en horas de menor exigencia del sistema o procedente de instalaciones renovables y utilizarla cuando aumenta la demanda.

El análisis de Ember concluye que no existe una única solución aplicable a todos los centros de datos. Las cargas tradicionales y de inferencia de IA, que podrían representar el 87 % de la capacidad mundial en 2030, ofrecen un margen reducido para desplazar el consumo eléctrico. En estos casos, la generación renovable y el almacenamiento detrás del medidor pueden constituir las principales herramientas para disminuir la demanda sobre la red durante los períodos críticos. Las instalaciones dedicadas al entrenamiento de modelos de IA, en cambio, presentan un mayor potencial para trasladar temporal o geográficamente sus cargas de procesamiento.