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Mayor predicción y valor de la energía eólica con el aprendizaje automático

Publicado: 05/05/2020

Con el objetivo de que la energía eólica sea una fuente de energía más predecible, el año pasado DeepMind y Google comenzaron a aplicar algoritmos de aprendizaje automático a 700 megavatios de capacidad de energía eólica en el centro de Estados Unidos. Según los primeros resultados, hasta la fecha el aprendizaje automático ha aumentado el valor de la energía eólica en aproximadamente un 20%.

Paisaje eólico
Según los primeros resultados, el aprendizaje automático aumenta el valor de la energía eólica.

Estos parques eólicos, parte de la flota global de proyectos de energía renovable de Google, generan colectivamente tanta electricidad como la que necesita una ciudad de tamaño mediano.

A través de una red neuronal capacitada en pronósticos meteorológicos ampliamente disponibles y datos históricos de turbinas, se ha configurado el sistema DeepMind para predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real.

Con base en estas predicciones, el modelo recomienda cómo hacer compromisos óptimos de entrega por hora a la red eléctrica con un día completo de anticipación, lo que confiere mayor valor.

Primeros resultados positivos

Aunque se continúa perfeccionando el algoritmo, Google asegura que el uso del aprendizaje automático en sus parques eólicos ha producido resultados positivos. En concreto, el aprendizaje automático ha aumentado el valor de la energía eólica en cerca de un 20%, en comparación con el escenario de referencia de compromisos no basados en el tiempo con la red.

Los primeros resultados obtenidos sugieren que se pueda usar el aprendizaje automático para hacer que la energía eólica sea más predecible y valiosa. Este enfoque también ayuda a aportar un mayor rigor de datos a las operaciones de los parques eólicos, ya que el aprendizaje automático puede ayudar a los operadores de parques eólicos a realizar evaluaciones más inteligentes, rápidas y basadas en datos de cómo su producción de energía puede satisfacer la demanda de electricidad.

La intención de Google es que este tipo de enfoque de aprendizaje automático pueda fortalecer el argumento comercial para la energía eólica e impulsar una mayor adopción de energía libre de carbono en las redes eléctricas en todo el mundo.

Publicado en: Generar Electricidad Etiquetado como: Eficiencia Energética, Energía Eólica, Energía Renovable, Redes Eléctricas Inteligentes

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