Energía · parques eólicos
De reaccionar a anticipar: decisiones energéticas con datos en tiempo real
Modelización energética con IA, datos históricos y en tiempo real para simular el comportamiento de los aerogeneradores y apoyar las decisiones operativas.
- Cliente
- Cliente del sector energético
- Sector
- Energía · parques eólicos
- Servicio
- IA y gemelos digitales
- Stack tecnológico
- Datos históricos · IoT · modelos físicos y ML
Índice del caso
Resumen ejecutivo
- Necesidad
- Apoyar la gestión de aerogeneradores con datos históricos y en tiempo real para anticipar escenarios operativos.
- Reto
- Combinar la precisión de la modelización matemática con la flexibilidad de los modelos basados en datos.
- Intervención
- Modelización del sistema energético, simulación de escenarios y análisis predictivo con IA.
- Capacidad creada
- Visualización de flujos energéticos y análisis para apoyar el control, las previsiones y las decisiones operativas.
Punto de partida
Contexto
Un cliente del sector energético con parques eólicos busca utilizar gemelos digitales y sensores IoT para mejorar la gestión de sus aerogeneradores. El proyecto combina información histórica y observaciones en tiempo real con dos enfoques complementarios: un modelo matemático basado en principios físicos y un modelo basado en datos.
Fricciones
Mantenimiento reactivo
Los mantenimientos no planificados y los fallos inesperados dificultaban el uso de los recursos y la continuidad de la operación.
Predicción de la producción
Sin un modelo preciso de predicción, resultaba difícil ajustar la operación de los aerogeneradores a las condiciones meteorológicas.
Escalabilidad del control
La incorporación de nuevos aerogeneradores requería ajustes manuales y personalización para su gestión centralizada.
Requisitos
- Integrar datos históricos y observaciones en tiempo real.
- Combinar modelización física y aprendizaje automático.
- Simular el comportamiento de los aerogeneradores ante diferentes condiciones operativas.
- Apoyar el control y el mantenimiento con capacidades predictivas.
Arquitectura
Fuentes
- Datos históricos
- Observaciones en tiempo real
- Sensores IoT
Modelización
- Modelo matemático físico · DTP
- Modelo basado en datos · DTI / DTA
Capacidades
- Simulación de escenarios
- Visualización de flujos
- Predicción con IA
Operación
- Control de aerogeneradores
- Decisiones energéticas
- Mantenimiento predictivo
Cómo lo construimos
El enfoque combina datos y modelos para simular escenarios y apoyar la operación. El control y la predicción se describen como capacidades implantadas; la ampliación de usos del gemelo digital se mantiene como posibilidad de aplicación.
Modelizar
Utilizar información histórica y observaciones en tiempo real para representar el comportamiento del sistema energético.
- Datos históricos
- Datos en tiempo real
Base de información para prever escenarios de operación.
Combinar
Complementar el modelo matemático, basado en ecuaciones físicas, con un modelo predictivo basado en datos y aprendizaje automático.
- Digital Twin Prototype
- Digital Twin Instance / Aggregate
Precisión física y adaptación a condiciones cambiantes.
Simular
Evaluar el comportamiento de una turbina bajo diferentes condiciones operativas. La extensión de estas simulaciones a otros escenarios energéticos es una posibilidad de aplicación.
- Condiciones operativas
- Simulación de aerogeneradores
Análisis de escenarios para apoyar la planificación.
Apoyar la operación
Visualizar flujos energéticos en tiempo real y utilizar IA para anticipar condiciones meteorológicas y producción. El análisis predictivo apoya el mantenimiento y el control.
- Visualización
- Predicción con IA
- Control y mantenimiento
Información para tomar decisiones y responder a eventos operativos.
Capacidades
Visualización en tiempo real
Consultar los flujos de energía y apoyar la respuesta ante eventos operativos.
Control del sistema energético
Previsión de la producción
Utilizar IA para anticipar condiciones meteorológicas y estimar la producción según la demanda esperada.
Planificación energética
Mantenimiento predictivo
Anticipar posibles fallos y apoyar las decisiones de mantenimiento de los activos.
Operación de aerogeneradores
Simulación de escenarios
Analizar diferentes condiciones de operación; la exploración de nuevas configuraciones de activos se presenta como una posibilidad del enfoque.
Planificación y evolución del gemelo digital
Datos en tiempo real y modelos predictivos permiten apoyar el control de los aerogeneradores y las decisiones energéticas.
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