BigEr 2, hacia una mejora de la eficiencia energética gracias a la IA
El proyecto, coordinado por el Clúster onTech Innovation, mejora la gestión de activos de generación solar en plantas fotovoltaicas.
La iniciativa BigEr 2 ha sido concebida con el propósito de mejorar la operación de activos de generación renovable y de microrredes en plantas fotovoltaicas y termosolares. gracias al uso de algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial capaces de aprovechar grandes volúmenes de información.
El desarrollo del proyecto, que cierra ahora su segunda fase, ha estado a cargo de la Universidad de Jaén y empresas líderes como Isotrol, Kaylon, Sol-ution y Atrebo, bajo la coordinación del Clúster onTech Innovation. Está financiado por el Ministerio de Industria y Turismo a través del programa AEI y cuenta con el respaldo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
BigEr 2 incorpora inteligencia artificial (IA) en infraestructuras de gestión de energías renovables, lo que representa una oportunidad innovadora y prometedora en la búsqueda de soluciones energéticas eficientes y
sostenibles. A medida que las industrias se esfuerzan por optimizar el consumo de energía, reducir costes y minimizar el impacto ambiental, la combinación de sistemas predictivos avanzados con algoritmos de IA emerge como una vía efectiva para alcanzar estos objetivos.
Una de las aplicaciones clave de la IA en las infraestructuras de energía renovable es el mantenimiento predictivo. Gracias al análisis de datos de rendimiento de equipos, lecturas de sensores y patrones históricos de fallos, los algoritmos de IA pueden anticipar posibles averías antes de que ocurran.
Un enfoque proactivo permitirá a los equipos de mantenimiento programar reparaciones durante períodos de inactividad planificados, evitando así interrupciones no programadas que suponen costes elevados. y prolongando la vida útil de los equipos. Como resultado, las instalaciones pueden operar de manera más confiable, aumentar la productividad y reducir los costes de mantenimiento.
Otro aspecto crucial en la optimización energética es la previsión de la demanda. Los algoritmos de IA analizan datos históricos de consumo, patrones climáticos, programas de producción y dinámicas del mercado para predecir, con mayor precisión que los algoritmos tradicionales, la demanda futura de energía.
Con esta información, los gestores de plantas renovables pueden ajustar los programas de producción, optimizar el uso de equipos y aprovechar sistemas de almacenamiento de energía para equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Al optimizar los perfiles de carga y minimizar los picos de demanda, las estrategias basadas en IA reducen los costos energéticos y mejoran la estabilidad de la red.
En resumen, la integración de algoritmos de IA en instalaciones de generación fotovoltaica representa un enfoque transformador para mejorar la eficiencia energética, resiliencia y sostenibilidad. Al aprovechar sistemas predictivos y análisis avanzados, la IA permite a los operadores industriales optimizar el uso de energía, evitar tiempos de inactividad y adaptarse dinámicamente a condiciones cambiantes.
Desde el mantenimiento predictivo hasta la previsión de la demanda y estrategias de control óptimas, las soluciones basadas en IA ofrecen nuevas oportunidades de optimización energética y ahorro de costos en entornos industriales. A medida que las industrias abrazan el potencial de la IA, el camino hacia un futuro energético más sostenible y eficiente se convierte en una realidad palpable.
El proyecto coordinado por el Clúster onTech Innovation, incorpora nuevos módulos para gestionar las operaciones y recursos del ciclo de vida de los productos agrarios.
La investigación se ha centrado en el proceso de transformación de residuos y subproductos en elementos de utilidad para desarrollos arquitectónicos.
