La energía eólica cobra cada vez más protagonismo en el sector eléctrico por su gran capacidad de generación y reducción de costes y emisiones de CO2. Sin embargo, las renovables suelen presentar un condicionante bastante importante: su dependencia de las condiciones meteorológicas hace que sean fuentes menos fiables que las tradicionales. Hasta ahora, era necesario utilizar centrales eléctricas para cubrir las fluctuaciones de la demanda, lo que conlleva tiempo de planificación y costes innecesarios.
alice
Para evitar este tipo de problemas y adelantarse a las necesidades eléctricas, muchos investigadores están aprovechando la información proveniente de los “datos” generados por las tecnologías. El llamado “Smart Data” es un paso evolutivo superior al “Big Data” ya que permite que se extraiga y se interprete aquello susceptible en convertirse de utilidad para el usuario.
Basándose en esta idea, empresas como Siemens son capaces de desarrollar tecnología que trabaja como la mente humana, es decir, consigue modelar y predecir el comportamiento de sistemas complejos desde parques de aerogeneradores, turbinas de gas o incluso fábricas. De este modo, las turbinas con capaces de mejorar su eficiencia al máximo, sobre todo en condiciones desfavorables.
Un buen ejemplo de lo que os estamos hablando es el proyecto ALICE (Autonomous Learning in Complex Environments). Desarrollado por Siemens y financiado por el Ministerio Alemán de Educación e Investigación, ha conseguido que los parques eólicos utilicen los datos de operación de sus turbinas para mejorar sus procesos. Con ello, se ha logrado aumentar la producción de electricidad un 1% mientras que se ha reducido el uso y el desgaste de los mecanismos.
Pero, ¿cómo funciona?

  • Mediante un software asociado a la turbina, se recopilan los datos generados para crear una serie de patrones dependiendo de su actividad durante diversos días.
  • Una vez recopilada la información, el programa es capaz de interpretar la información y dar órdenes a la turbina para que modifique su capacidad de producción energética.

El modelo puede ser creado para predecir la producción de electricidad de un aerogenerador en condiciones meteorológicas específicas. En unas pocas semanas, el sistema de inteligencia neuronal ya es capaz de definir el punto óptimo de operación según el tiempo que haga en la zona. Con un periodo más largo de aprendizaje, permite autoregularse para conseguir la máxima generación de electricidad.
 

Energía Eólica:
Siemens lleva más de 25 años de experiencia en la industria energética eólica. Ofrecemos los últimos avances en los campos de la aerodinámica, la dinámica estructural, la reducción del ruido y la ejecución de su colocación.