Industria
Inteligencia artificial

Las redes neuronales entran en juego para optimizar la producción de energía eólica

Investigadores científicos desarrollan un método para predecir la cantidad de energía que se generará en base a las condiciones previas.

Energía eolica

La energía eólica es una de las principales fuentes de generación eléctrica de España; la segunda en 2018, según datos de la Asociación Empresarial Eólica, que agrupa a más del 90% del sector del país. Pero su generación no está exenta de dificultades. Ahora, un nuevo proyecto que está comenzando a probarse en Italia apuesta por el empleo de redes neuronales para mejorar su producción

En la iniciativa se aborda el problema de imprevisibilidad en la producción de energía eólica. Los sistemas eléctricos actuales calculan la generación con un día de antelación, en función del consumo previsto, pero se encuentran con la dificultad de anticipar factores como la velocidad, frecuencia y dirección del viento. Esto complica la planificación con antelación del suministro disponible, lo que puede tener como consecuencia el aumento del coste operativo de la red eléctrica. Además, facilita que se generen potenciales amenazas a la hora de garantizar la continuidad del servicio. 

El proyecto emplea redes neuronales de tercera generación para optimizar esta planificación. El equipo científico al cargo, en el que está implicado un investigador de la Universidad Politécnica de Madrid junto con las universidades italianas de Catania y Messina, ha desarrollado un método basado en una arquitectura en la que se integran estas redes para predecir la cantidad de energía que será generada por una turbina eólica, situada en el interior de un parque eólico, en la próxima hora. Para esto tienen en cuenta las condiciones de intensidad y dirección del viento en las horas anteriores.

El sistema se ha probado en una planta de energía eólica en la provincia de Catania, en Italia. La instalación cuenta con 28 turbinas y tres torres anemométricas —estructuras temporales para verificar las condiciones para el establecimiento de campos eólicos—. Estas torres son las que detectan las señales de intensidad y dirección del viento, explican desde la UPM. Los datos se incorporan al sistema de predicción para estimar el valor de energía que generará una turbina del mismo campo. 

Gianluca Susi, investigador del Centro de Tecnología Biomédica de la UPM, es positivo sobre las posibilidades de la investigación. "Creemos que el nuevo sistema aporta fiabilidad y optimización en la generación de energía eólica, y se puede aplicar con éxito para predicciones de generación de energia eólica en parques eólicos reales, también en presencia de averías".



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