El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) ha participado en la primera jornada de Digital Energy para hablar de Big Data en energía. El evento está organizado por la revista técnica Energética XXI, con el objetivo de presentar a los asistentes las últimas soluciones de digitalización en el sector energético.

El sector energético está experimentando una transformación que tiene su origen en el impacto que están causando las nuevas tecnologías en energía: cómo se consume la energía, dónde y cuándo. Dado que el paradigma está cambiando, las empresas del sector energético se están sumando a la transformación digital, a través de la integración de tecnologías tan punteras como Blockchain, Big Data o IoT.

Los asistentes a este evento pudieron disfrutar de ponencias que, en esta primera edición, han girado en torno a temáticas en referencia a todas las etapas del proceso de digitalización, desde las infraestructuras hasta los procesos de negocio y servicios: análisis del mercado, mantenimiento predictivo, sistemas de digitalización, etc.

Big Data para predicción de energía y mantenimiento predictivo

Cristina Pruenza, Data Scientist en el área Health and Energy Predictive Analytics del IIC, ha ofrecido la charla “Big Data para la predicción de energía y mantenimiento predictivo”.

En ella ha explicado las técnicas Big Data en Energía que utilizamos en el IIC para analizar los datos y extraer patrones de comportamiento, lo que hace posible proporcionar predicciones de producción y demanda de energía, así como determinar patrones de comportamiento anómalos y alertar de incidencias en los equipos.

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Pruenza habló sobre las soluciones desarrolladas en el IIC para el análisis de datos en energía y describió algunos proyectos de predicción de energía y mantenimiento predictivo que estamos llevando a cabo.

Predicción de producción de energía de origen renovable

Predicciones de la producción de energía (eólica, fotovoltaica y termosolar) para que las empresas que producen o gestionan renovables puedan planificar de manera más eficiente la cobertura de la demanda de energía.

Predicción de la demanda de energía

Predicción de la demanda energética para proporcionar a las compañías comercializadoras una predicción horaria, que se ajuste a las necesidades de los clientes y les aporte un mejor servicio.

Mantenimiento predictivo en energía

Sistema de alertas de incidencias o patrones de comportamiento anómalos para que las empresas productoras de energía puedan identificar problemas en los procesos de la generación de energía y actuar sobre ellos. Este servicio se está aplicando en centrales de generación convencional y eólica, como son aerogeneradores y placas, y también en elementos de red, como transformadores, interruptores, seccionadores y contadores.

Detección de fraude energético

Servicio que permite detectar patrones de comportamiento fraudulentos en el consumo eléctrico. Aplicado a electricidad, gas y agua, la empresa conoce la probabilidad de que se cometa fraude en cada instalación y dirige con éxito sus campañas de inspección.

Predicción de la demanda del vehículo eléctrico

Simulador que permite simular las demandas de carga o posibilidad de almacenamiento de este agente energético: el vehículo eléctrico para Red Eléctrica. Con él se obtiene información muy valiosa que permite gestionar la demanda.

El evento Digital Energy tuvo lugar en el Hotel Ilunion Pio XII de Madrid y estaba dirigido a los profesionales del sector energético en todas sus etapas (ingenieros, epecistas, expertos en empresas eléctricas, comercializadoras, administración pública, etc.) y a todas las personas interesadas en la transformación digital en el sector energético.