Sistema de inteligencia neuronal hace que los aerogeneradores produzcan más

La multinacional de origen alemán Siemens esta enseñando a los aerogeneradores como mejorar su eficiencia al máximo, sobre todo en condiciones desfavorables, cuando la producción esta lejos de ser la nominal de la turbina porque los vientos son demasiado bajos.

El proyecto ALICE (Autonomous Learning in Complex Environments) ha sido financiado por el Ministerio Alemán de Educación e Investigación y, a parte de la división Corporate Technology de Siemens (CT), han participado la Technische Universität Berlin y IdaLab GmbH. El proceso de optimización ha conseguido aumentar la producción de electricidad en un 1% anual, mientras que reduce el uso y el desgaste de los mecanismos.

Aerogeneradores Siemens por Worklife Siemens

Los investigadores cuentan con un aerogenerador que utiliza su propios datos de operación y gradualmente va incrementando la producción de energía. Los investigadores han incluido sistemas de aprendizaje reforzados mediante un sistema de inteligencia neuronal, un software que trabaja de forma similar al cerebro humano. Desde hace varios años, Siemens CT ha estado desarrollando sistemas neuronales para modelar y predecir el comportamiento de sistemas complejos, desde parques de aerogeneradores, turbinas de gas o incluso fábricas.

El programa aprende del histórico de datos, que además les permite prever el futuro funcionamiento de los sistemas. El modelo puede ser creado para predecir la producción de electricidad de un aerogenerador en condiciones meteorológicas específicas. Y lo hace realmente rápido, ya que en unas pocas semanas el sistema de inteligencia neuronal ya es capaz de definir el punto óptimo de operación para unas determinadas condiciones meteorológicas. Con un periodo más largo de aprendizaje, permite autoregularse para conseguir la máxima generación de electricidad en condiciones raras de peración. La tecnología a sido probada satisfactoriamente el año pasado en España.

Vía | Siemens