Optimización y gestión de la O&M en plantas de energías renovables mediante técnicas de grandes datos, internet de las cosas y algoritmos de aprendizaje automático.

La introducción de las energías renovables (EERR) en los diferentes sistemas eléctricos insulares del archipiélago Canario aumentará hasta alcanzar los 1.200MW de capacidad para 2020. Esto puede reducir en torno a las 3 Millones de Toneladas de CO 2 al año y la creación de más de 5.000 empleos. Sin embargo, se debe tener en cuenta que un rápido crecimiento de las EERR pueden afectar al despacho económico de los sistemas eléctricos debido a las condiciones de seguridad que presentan los mismos. En este escenario, las plantas de EERR más competitivas serán las que penetren en la red eléctrica en situaciones de sobreproducción renovable. El objetivo del proyecto BIGERO es gestionar O&M de los parques eólicos y plantas fotovoltaicas de la empresa DISA Renovables a través de técnicas de grandes datos (o Big Data) para incrementar la productividad y competitividad de las plantas. Primero, se establecerán una serie de protocolos de organización y visualización de los datos basados en sistemas de inteligencia de negocio (o Business Inteligence). Posteriormente, se utilizarán modelos de aprendizaje automático (o Machine learning), con el fin de mejorar la O&M de las plantas. Asimismo, se implementarán dispositivos conectados basados en el internet de las cosas (o Internet of Things), para la captación de datos e intervención en diversos procesos de acuerdo con los resultados de los modelos anteriormente mencionados. Estos dispositivos y modelos de aprendizaje asociados, serán los principales objetos de transferencia tecnológica. Finalmente, se llevará a cabo el plan de difusión (publicaciones científicas, conferencias del sector, medios de comunicación,...) y explotación del conocimiento (licencias de copropiedad o la canalización de la explotación mediante una spinoff). La proyección internacional de DISA Renovables hace que el posible mercado objetivo no solo se limite al archipiélago, sino que se exporte el conocimiento generado en Canarias al resto del mundo.

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Equipo ULL

• Alfredo Jesús Ramírez Díaz
• Rosa María Aguilar Chinea