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Modelo Predictivo de Productividad y Operatividad de Parques Eólicos Aplicando Analítica de Datos y Aprendizaje Automático

Anemoi

Nombre organización: Naturgy renovables S.L.U.
Otras organizaciones participantes

CénitS-COMPUTAEX.

Sitio web otros participantes
Fuente de financiación:

Proyecto cofinanciado por la Junta de Extremadura, Consejería de Educación y Empleo-SEXPE y el Fondo Social Europeo, a través de la convocatoria de ayudas destinadas al fomento de la contratación de personal de apoyo a la investigación en la comunidad autónoma de Extremadura (Resolución de 6 de septiembre de 2019).

Presupuesto:

40.677,14 €.

Tipo de problema / sector: Energía

Aplicación: Analítica y procesamiento de datos.

Empresa:

Naturgy renovables S.L.U. es una empresa española que opera en los sectores eléctrico y gasístico. Su sede operativa está en Barcelona, mientras que su sede social está en Madrid. Naturgy es una de las tres grandes compañías del sector eléctrico en España, que junto a Endesa e Iberdrola, dominan en torno al 90% del mercado eléctrico nacional. Naturgy desarrolla actividades de aprovisionamiento, generación, distribución y comercialización de electricidad y gas natural.

Reto:

El objetivo general del proyecto, es analizar los datos extraídos del parque eólico del Merengue que la empresa NATURGY tiene en explotación en Plasencia. La información se extraerá de los datos que genera el funcionamiento de los aerogeneradors para identificar y analizar todas las variables que pueden influir en su vida útil, así como en las causas de sus averías. Además, se correlacionarán las variables que influyen en la productividad de los aerogeneradores. De este modo, se persigue analizar, modelar e identificar patrones de comportamiento en el funcionamiento de los aerogeneradores que puedan usarse para la predictibilidad del óptimo funcionamiento y de la productividad que permita la reducción de incidencias de funcionamiento en el parque y que favorezaca el aumento de vida útil de los equipos.
Se ha obtenido del proyecto previo una metodología y un prototipo en el que las técnicas analíticas de Big Data son un importante requerimiento, dados los volúmenes de datos y variantes de formatos. La velocidad de respuesta y las simulaciones casi en tiempo real requieren de la potencia de procesamiento HPC (High Performance Computing) que el supercomputador LUSITANIA III puede aportar a este tipo de proyectos.

Solución:

Anemoi propone mejorar y ampliar una solución tecnológica innovadora para la toma de decisiones en el sector eólico, aplicando técnicas de supercomputación (HPC, High Performance Computing), IoT, Big Data e Inteligencia artificial, persiguiendo mediante la modelización, simulación y optimización mejorar la productividad y operatividad de los parques eólicos.El objetivo general del proyecto se desglosará en un conjunto de objetivos específicos, cada uno de ellos con actividades concretas.
Se enriquecerá con la propuesta de modelos predictivos basados en técnicas computacionales y de inteligencia artificial cuidando la seguridad de la información y generando modelos matemáticos que ejecutados en el supercomputador LUSITANIA III den respuesta en el menor tiempo posible en simulaciones de parques eólicos.
El proyecto incorporará nuevas fuentes de datos provenientes de artículos científicos, de previsiones climáticas, de otros parques, de fuentes públicas de datos, etc, que aporten un enriquecimiento de la información almacenada, procesada y analizada. Esto permitirá incorporar mayor cantidad de información y datos históricos, que es los más importante para que la capacidad predictiva, a través de la ciencia de datos, pueda dar un paso más en la estadística y desarrollar modelos predictivos que faciliten la toma de decisiones y la aplicación de machine learning.

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