Predicción de generación de energía eólica

Predicción de generación de energía eólica

Ofrecemos una solución para estimar cuánta electricidad se puede producir a partir del viento.

EA3-EÓLICA

Nuestra metodología basada en Machine Learning proporciona la mejor predicción posible para los parques eólicos en diferentes países.

¿Qué es la predicción de generación de energía eólica?

La predicción de generación de energía eólica es el proceso para estimar la cantidad de electricidad que se puede producir a partir del viento en un período de tiempo determinado. Se utiliza para planificar la producción de energía y optimizar la gestión de la red eléctrica.

La predicción de generación de energía eólica es esencial para garantizar la seguridad del suministro eléctrico y la estabilidad del mix de generación, siendo una fuente renovable clave junto con la energía solar.

A pesar de que se basa en una fuente incontrolable como es el viento, su potencial en España y en el mundo es enorme. En España, se espera que la generación de energía eólica supere los 50 GW para 2030. A nivel mundial, se espera que la generación de energía eólica alcance los 19.000 TWh/año para 2050, según el informe DNV World Energy Transition Outlook 2021.

La energía eólica se produce mediante dispositivos denominados aerogeneradores, que funcionan siguiendo una curva de potencia característica que relaciona la velocidad del viento con la potencia generada. Las curvas de potencia varían con las condiciones atmosféricas. Además, el comportamiento del aerogenerador se ve influenciado por otras condiciones, como la orografía o la influencia de otros aerogeneradores cercanos.

Todos estos factores de variabilidad hacen que la predicción de generación de energía eólica por métodos analíticos clásicos no ofrezca mucha fiabilidad, y haya que usar otros más sofisticados, como los modelos matemáticos y de inteligencia artificial.

Qué es Big Data

Factores para la predicción de generación de energía eólica

Los factores clave para la predicción de generación de energía eólica son la velocidad del viento, la topografía, la distribución de aerogeneradores y los datos meteorológicos en tiempo real.

Adaptamos y personalizamos las predicciones según las necesidades del cliente.

¡TE AYUDAMOS!
Función Deep Learning

Técnicas para predecir la generación de energía eólica

Las mejores técnicas para predecir la generación de energía eólica incluyen modelos numéricos, inteligencia artificial y análisis estadístico basado en datos meteorológicos en tiempo real.

En concreto, los modelos de aprendizaje automático utilizan variables meteorológicas y del comportamiento histórico del parque eólico para predecir la generación de energía eólica. En el IIC llevamos más de 15 años innovando y actualizando nuestro sistema EA3 con las últimas tecnologías del mercado.

ea3
SISTEMA DE PREDICCIÓN DE ENERGÍA RENOVABLE

Beneficios de la predicción de generación de energía eólica

Predecir la generación de energía eólica aporta:

Predicciones precisas y actualizadas

EA3 es capaz de recopilar datos en tiempo real y actualizar las variables con la mayor granularidad, emitiendo predicciones cada hora para cada instalación.

Diferentes horizontes de predicción

Ofrecemos predicciones horarias hasta 10 días y predicciones mensuales hasta 12 meses.

Servicio estable a prueba de fallos

Sistema en la nube con altos SLAs y servicio de soporte y mantenimiento 24×7.

Predecir energía eólica

Sistema adaptado y flexible

Las predicciones pueden adaptarse a las necesidades y requerimientos específicos de los emplazamientos y de los clientes.

I+D+i en el servicio.

Incorporamos los resultados de nuestras investigaciones a la mejora y actualización de todas nuestras predicciones utilizando las últimas tecnologías.

Agenda 2030 y sostenibilidad

Las predicciones permiten coordinar la producción con la demanda de electricidad, minimizando el uso de combustibles fósiles.

Realizamos predicciones para parques aislados o conjuntos de parques según sea la necesidad del cliente, estas predicciones se adaptan y se personalizan.

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