El proyecto de investigación industrial BigER ha desarrollado un sistema de análisis predictivo de las infraestructuras de generación de energías renovables, basado en algoritmos big data y focalizado en la producción fotovoltaica y solar, para mejorar la eficiencia de estas instalaciones.
Mediante la investigación llevada a cabo y el desarrollo de algoritmos específicos basados en inteligencia artificial capaces de exportar grandes volúmenes de datos, el sistema de BigER facilita la detección temprana de fallos e incidencias en las plantas de generación renovable y un análisis preciso de las causas. La visualización de resultados se ha diseñado con el objetivo de que los gestores de los activos puedan sacar el máximo rendimiento a sus plantas fotovoltaicas y termosolares.
Esta iniciativa está coordinada por el Clúster onTech Innovation y cuenta con la colaboración de la Universidad de Jaén y las empresas Isotrol, Kaylon, Sol-ution y Atrebo; con financiación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo a través del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI); y el apoyo de la Unión Europea mediante el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
Sistema de análisis predictivo
El análisis predictivo de infraestructuras de generación de renovables basado en algoritmos big data proporciona una solución para la producción con resultados precisos que permiten planificar la generación de energía con anticipación, ahorrando en tiempo y costes.
Las técnicas de diagnóstico predictivo de BigER están destinadas a medir el impacto que tendrá un activo en una instalación a medio y largo plazo, contribuyendo a la disminución de los costes energéticos y captando valor a través de la eficiencia y la sostenibilidad. Así, este sistema ayudará a obtener un mejor desempeño energético y un mejor uso de los recursos disponibles.
Caso de microgrids
El proyecto BigER incluye el caso de microgrids, más allá del modelo de generación distribuida, que incorpora elementos como almacenamiento de energía o gestión de la demanda. En esta línea, se ha analizado cómo afecta al sistema la pérdida de capacidad de almacenamiento de la batería debido al paso del tiempo o las condiciones climatológicas.
Asimismo, la posibilidad de identificar con antelación un cambio en el patrón de consumo permite determinar las acciones más adecuadas para optimizar la generación de energía con fuentes renovables. Además de la generación fotovoltaica y solar de concentración, BigER tendrá aplicación en otras tecnologías renovables como la eólica o la minihidráulica.