Digital Twin Intelligence para el sector energetico

Simulación y modelización energética con IA y gemelos digitales, utilizando datos en tiempo real para prever escenarios, optimizar operaciones y realizar mantenimiento predictivo.

cliente

Cliente del sector energético, líder en parques eólicos, que busca mejorar sus operaciones con gemelos digitales y sensores IoT. La meta es crear réplicas digitales de sus sistemas y obtener datos en tiempo real para optimizar la eficiencia energética y predecir fallos, asegurando un mantenimiento predictivo avanzado.

reto

El reto en este proyecto consiste en combinar dos enfoques de modelización para optimizar el control de los aerogeneradores: por un lado, la precisión del modelo matemático y, por otro, la flexibilidad y escalabilidad del modelo basado en datos. El objetivo es lograr una solución eficiente y robusta para la gestión de los aerogeneradores.

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Esta digitalización permite tomar decisiones en tiempo real basadas en datos, optimizando la eficiencia operativa y maximizando la producción energética.

Desafíos afrontados

Principales beneficios

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solución

¿Cómo lo hacemos?

El objetivo fundamental de este caso de uso es realizar una modelización integral y precisa del sistema energético, aprovechando tanto datos históricos como datos en tiempo real. Al integrar estas fuentes de información, podemos prever una variedad de escenarios futuros con alta fiabilidad y realizar simulaciones avanzadas.

Por ejemplo, se puede simular cómo se comportará una turbina bajo diferentes condiciones operativas o cómo una red eléctrica podría adaptarse a picos de demanda inesperados. Este tipo de simulaciones no solo facilitará la toma de decisiones informadas, sino que también permite a las empresas planificar y mitigar posibles riesgos de manera proactiva, optimizando así la gestión operativa y asegurando la continuidad del suministro.

Una vez que se han ejecutado las simulaciones, es posible ajustar las operaciones diarias del sistema de manera mucho más eficiente. La capacidad de realizar mantenimiento predictivo es clave en este proceso, ya que permite identificar posibles fallos antes de que ocurran y, de este modo, evitar paradas no programadas o costosos mantenimientos reactivos.

Este enfoque no solo reduce los costos operativos, sino que también incrementa la vida útil de los activos al maximizar su rendimiento y reduciendo el desgaste innecesario. Además, el uso optimizado de los recursos, como el personal y los equipos, asegura una operación más ágil y económica, lo que a su vez contribuye a mejorar los márgenes de rentabilidad y la competitividad de la empresa.

Orquestación de procesos con SofIA: SofIA es una solución integral que centraliza herramientas avanzadas de IA generativa y machine learning en un solo punto de acceso. Facilita la escalabilidad y la integración de sistemas operacionales sin necesidad de licencias por usuario, generando ahorros en OPEX:. Ofrece un entorno privado, seguro y auditado, que permite orquestar procesos complejos con visión por computadora, API y algoritmos ML, optimizando la eficiencia operativa.

La creación de un Gemelo Digital efectivo se basa en la utilización de dos enfoques complementarios que se adaptan a diferentes necesidades operativas:

Digital Twin Prototype (DTP):Este enfoque se fundamenta en la modelización matemática avanzada, utilizando ecuaciones físicas detalladas para replicar el funcionamiento del sistema. Por ejemplo, en el caso de una turbina, se modela la rotación de las aspas y la generación de energía a partir de principios físicos probados. Su principal ventaja radica en su precisión y fiabilidad, ya que refleja de manera exacta el comportamiento del sistema.

Digital Twin Instance (DTI) o Digital Twin Aggregate (DTA):Este enfoque, por otro lado, utiliza datos históricos y observaciones en tiempo real para crear modelos predictivos que reflejan el comportamiento real del sistema. A diferencia del modelo basado en ecuaciones físicas, este enfoque es más ágil y se adapta rápidamente a condiciones cambiantes al utilizar herramientas de machine learning (aprendizaje automático).

resultados

Nuestro sistema de visualización en tiempo real optimiza el control de flujos de energía y permite respuestas rápidas ante eventos, mejorando la eficiencia y el rendimiento operativo.

Implementamos IA para predecir condiciones meteorológicas y anticipar la producción, lo que optimizó nuestra oferta según la demanda esperada y mejoró la eficiencia operativa.

Gracias al mantenimiento predictivo, logramos una significativa reducción en los tiempos de inactividad y los gastos de reparación, optimizando así la operatividad de nuestros activos.

El análisis de datos en tiempo real permite a las empresas mejorar notablemente su capacidad de toma de decisiones, respaldado por datos históricos más confiables, lo que se traduce en una mayor efectividad operativa.

La implementación del control automatizado, apoyado en IA, ha optimizado la gestión de los parques de energías renovables, mejorando la coordinación de avisos y alertas y fortaleciendo la capacidad de respuesta.

La simulación con IA ha permitido optimizar la configuración de los parques eólicos y solares, identificando oportunidades de eficiencia a través de diferentes disposiciones de activos, lo que resulta en un emplazamiento más efectivo y un aumento en la generación de energía.