Energía

Entorno energía

Ofrecemos soluciones para una gestión de la energía basada en predicciones

Big Data & Inteligencia Artificial en energía

Las redes inteligentes de energía proporcionan un suministro de electricidad más seguro, eficiente y sostenible.

¿Qué hacemos en el sector energético?

Nuestro trabajo en energía se centra en la generación de predicciones útiles para los principales agentes del sector que se encargan de producir, transportar y distribuir la energía.

Datos de energía

ANÁLISIS DE DATOS DEL SECTOR ENERGÉTICO

Analizamos la gran cantidad de datos que se generan en el sector energético para extraer patrones de comportamiento y realizar predicciones sobre los mismos. Todo ello aplicando las últimas técnicas de análisis y de Inteligencia Artificial.

energía renovable

GESTIÓN DE LOS RECURSOS RENOVABLES

El análisis de los datos del sector de la energía permiten facilitar la gestión de los recursos renovables y mejorar la toma de decisiones, así como la eficiencia de los procesos relacionados con la producción, la distribución y el consumo de energía.

En el IIC nos dedicamos especialmente a la predicción de la generación de energía renovable, de la demanda y de las principales variables de los mercados de energía.

PREDICCIÓN DE GENERACIÓN DE ENERGÍA

Permite conocer cuánta energía de carácter renovable se va generar: energía eólica, solar e hidraúlica.

Predicción de generación de energía

PREDICCIÓN DE DEMANDA DE ENERGÍA

Hacemos predicciones de la demanda de energía para mejorar la eficiencia y el control sobre la energía: electricidad y gas.

Predicción de demanda de energía

PREDICCIÓN DE MERCADOS DE ENERGÍA

Permite adelantarse al precio y los desvíos del mercado de energía garantizando el equilibrio entre producción y demanda de energía.

Predicción de mercados de energía

¿Cómo hacemos predicciones en energía?

En el IIC trabajamos con tecnologías de análisis avanzado, series temporales y otras técnicas de Inteligencia Artificial.

Algoritmos

DESARROLLO DE ALGORITMOS

Contamos con una larga trayectoria en el desarrollo de algoritmos y modelos de Machine Learning, así como en su aplicación en el sector de la energía.

EA3 sistema

SISTEMA EA3

Con la investigación, trabajo e innovación continua que nos caracteriza, creamos EA3, un sistema de predicción de energía renovable propio.

EA3
EA3: sistema de predicción de energía renovable

Actualmente participamos en el proyecto de investigación industrial “INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TRANSICIÓN ENERGÉTICA SOSTENIBLE – IA4TES” del Programa Misiones I+D de Inteligencia Artificial 2021, que ha sido financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital – Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial en el marco de la Agenda España Digital 2025 y la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial.

IA4TES

¿Qué más hacemos en el sector energético?

Realizamos proyectos a medida y un servicio de consultoría especializada, en los que aplicamos las técnicas de Inteligencia Artificial más avanzadas y las adaptamos a las necesidades de nuestros clientes. Entre nuestras capacidades, destacan:

OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS

Con técnicas basadas en optimización matemática y reinforcement learning se puede mejorar la eficiencia de diferentes procesos: industriales, financieros, de gestión, etc.

DIAGNÓSTICO POR IMAGEN

Disponemos de herramientas y personal especializado en análisis de imagen que permiten, entre otras cosas, el diagnóstico de fallos en líneas de alta tensión o en sistemas de generación renovable.

DETECCIÓN DE FRAUDE

Con el uso de técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, somos capaces de detectar pérdidas no técnicas en las redes de distribución, tanto de gas como de electricidad y agua.

MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Detectamos el mal funcionamiento de elementos industriales a partir del análisis de las series temporales de los sensores. Además, utilizamos una metodología propia para anticipar fallos, degradaciones, disfunciones, etc., ahorrando costes y aportando una mayor seguridad.

Algunos casos de éxito en el sector energético

Los proyectos se convierten en casos de éxito trabajando mano a mano con nuestros clientes:

gestión forestal

Optimización de la gestión forestal

Mejorar la gestión de la vegetación alrededor de las líneas eléctricas.

VER PROYECTO
mercado eólico

Mercado eléctrico eólico

Conoce el sistema que emite predicciones de producción de energía eléctrica de origen eólico.

VER PROYECTO
Caso PLN

Gestión de la demanda de energía

El operador del sistema que garantiza la continuidad y seguridad del suministro eléctrico.

VER PROYECTO
EA3

Nuestro sistema EA3 emite aproximadamente 100 millones de predicciones anuales para emplazamientos en diferentes países. En España, este sistema analiza cada hora el 100% de la potencia instalada, siendo uno de nuestros clientes el operador del sistema eléctrico español: Red Eléctrica de España.

¡Quiero saber más sobre el sistema EA3!

Equipo de energía del IIC

Somos un equipo multidisciplinar de expertos en energía

En el IIC contamos con un equipo multidisciplinar especializado en el sector de la energía, en continua formación de las novedades tecnológicas aplicadas a este campo. Está compuesto de meteorólogos y científicos, ingenieros y arquitectos de datos que trabajan con series temporales, análisis de imágenes y optimización, entre otras técnicas.

I+D+i en energía

Estamos en continua innovación

Como centro de I+D+i, contamos con colaboradores en universidades y nos nutrimos de la investigación de la Cátedra UAM-IIC de Ciencia de datos y aprendizaje automático. En un proceso de innovación continua, incorporamos sus avances a la mejora y actualización de nuestras herramientas y servicios de predicción, adaptándolos siempre a las necesidades del sector energético.

Nuestras colaboraciones en energía

El IIC participa en varias asociaciones de energía, que nos permiten estar al día de las novedades del sector. Somos miembros de la Asociación Empresarial Eólica (AEE) y de la Unión Española Fotovoltaica (UNEF).

logo aee
logo unef

Artículos sobre Big Data en el Entorno de Energía

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