En el dinámico campo de la energía eólica, optimizar los parques eólicos de forma eficaz es fundamental para mejorar el rendimiento y garantizar unas operaciones fiables. Tradicionalmente, los modelos basados en física han guiado estos esfuerzos. Sin embargo, en Turbit hemos optado por un enfoque basado en datos, empleando redes neuronales e inteligencia artificial (IA). Este artículo explora por qué las redes neuronales se están convirtiendo en el método preferido para optimizar parques eólicos y cómo se comparan con los modelos físicos tradicionales.

Comparación entre modelos físicos y redes neuronales

Los modelos basados en física han sido esenciales en la optimización de parques eólicos, apoyándose en principios y ecuaciones físicas fundamentales para simular el comportamiento de los aerogeneradores. Estos modelos tienen en cuenta variables como la velocidad del viento, los ángulos de las palas y las condiciones atmosféricas para predecir la producción de energía e identificar ineficiencias.

A pesar de su papel fundamental, los modelos físicos presentan limitaciones:

  • Complejidad y supuestos: Estos modelos pueden tener dificultades para capturar toda la complejidad de las condiciones del mundo real y se apoyan en supuestos estáticos que pueden no reflejar con precisión los cambios dinámicos.
  • Problemas de adaptabilidad: Ajustar los modelos físicos a nuevos datos o a condiciones cambiantes puede ser un proceso lento que requiere una recalibración significativa.

Las redes neuronales, componente clave de los modelos de IA, ofrecen varias ventajas:

  • Reconocimiento avanzado de patrones: Las redes neuronales destacan en la identificación de patrones complejos dentro de grandes conjuntos de datos, aportando información que los modelos tradicionales pueden pasar por alto.
  • Aprendizaje dinámico: Estas redes aprenden continuamente de nuevos datos, adaptándose en tiempo real a los cambios en las condiciones del viento, el rendimiento de los aerogeneradores y otras variables.
  • Mayor precisión predictiva: Las redes neuronales aprovechan grandes volúmenes de datos para realizar predicciones altamente precisas y detectar anomalías sutiles que pueden no ser visibles con los métodos tradicionales.

Por qué elegimos modelos de IA: un enfoque basado en datos

En Turbit, hemos optado por un enfoque basado en datos mediante el uso de redes neuronales, en línea con nuestro compromiso con la innovación y la eficiencia. Estas son las razones:

  1. Escalabilidad: Las redes neuronales gestionan grandes volúmenes de datos de forma eficiente, lo que las hace idóneas para monitorizar y optimizar numerosos aerogeneradores en extensos parques eólicos.
  2. Prevención de paradas: El análisis de datos en tiempo real nos ayuda a predecir y abordar problemas potenciales antes de que provoquen paradas significativas, manteniendo la eficiencia operativa.
  3. Mitigación del riesgo: Las capacidades predictivas avanzadas nos permiten identificar riesgos de forma temprana, posibilitando acciones correctoras oportunas y reduciendo la probabilidad de interrupciones costosas.
  4. Ahorro de tiempo en operaciones y gestión de activos: Las redes neuronales agilizan el procesamiento de datos, mejorando la eficiencia de las operaciones y la gestión de activos, y reduciendo el tiempo dedicado al análisis manual.
  5. Independencia de sensores específicos: Los modelos de IA pueden crear sistemas de monitorización eficaces independientemente de la calidad de los datos o de la presencia de sensores específicos, lo que aborda un reto importante en la ciencia de datos.
  6. Velocidad de innovación: Podemos desarrollar nuevos sistemas de monitorización para diversos sensores en una semana, sin necesidad de comprender la física subyacente de los componentes, lo que permite una adaptación y un despliegue rápidos.
  7. Modelos personalizados: Las redes neuronales nos permiten entrenar modelos individuales adaptados a cada aerogenerador y sus componentes, aprovechando el transfer learning y los extensos datos para mejorar la precisión, en particular en la predicción de modos de fallo.

Nuestro ecosistema de redes neuronales: una mirada más detallada

Actualmente, Turbit monitoriza aproximadamente 2.500 aerogeneradores, con más de 12.000 redes neuronales en producción. Cada aerogenerador puede tener hasta seis redes neuronales, centradas en diversos aspectos del rendimiento y el estado. A continuación se muestran ejemplos de los datos que analizamos:

  • Datos de temperatura: Monitorización de las temperaturas de componentes críticos como multiplicadoras, generadores y convertidores de potencia para garantizar que funcionan dentro de los rangos óptimos.
  • Datos de potencia: Seguimiento de la producción de energía para identificar ineficiencias y optimizar la generación.
  • Datos de aceite: Evaluación de las condiciones del lubricante para predecir necesidades de mantenimiento y prevenir posibles fallos en los componentes.
  • Rodamientos del generador: Monitorización del estado de los rodamientos del generador para garantizar un funcionamiento fluido.
  • Rodamiento principal: Seguimiento del estado del rodamiento principal para la detección temprana de desgaste.
  • Comportamiento del pitch: Análisis del comportamiento del pitch para optimizar el rendimiento y la eficiencia del aerogenerador.

Las características únicas de cada aerogenerador se tienen en cuenta, garantizando una monitorización precisa y eficaz.

Perspectivas del Dr. Richard Kunert, responsable de Ciencia de Datos

El Dr. Richard Kunert, nuestro responsable de Ciencia de Datos, comparte su punto de vista:

«Vemos que nuestro enfoque es eficaz, ya que nuestros clientes ya han experimentado numerosos beneficios gracias a la tecnología de Turbit. Pero todavía estamos en las primeras etapas de aprovechar todo su potencial. A medida que recopilamos más datos, nuestras predicciones son más precisas. La tecnología tiene un potencial considerable, y estamos comprometidos a mejorar nuestros modelos para ofrecer alertas aún más precisas y oportunas a nuestros clientes.»

De cara al futuro: el papel de la IA en la gestión de parques eólicos

El papel de la IA en la gestión de parques eólicos está destinado a evolucionar, pasando de apoyar las decisiones humanas a asumir funciones más autónomas.

«A medida que avancemos, el papel de la IA en la gestión de parques eólicos está destinado a evolucionar de forma significativa. Mientras que hoy la IA apoya la toma de decisiones humana proporcionando información valiosa y predicciones, anticipamos un futuro en el que la IA asumirá responsabilidades de toma de decisiones más autónomas. Los seres humanos supervisarán y garantizarán que estos sistemas funcionen según lo esperado. Este cambio promete mejorar la eficiencia, reducir los errores e impulsar una mayor innovación en la gestión de la energía eólica.»

— Dr. Richard Kunert, responsable de Ciencia de Datos

Conclusión

La adopción de redes neuronales por parte de Turbit para la optimización de parques eólicos subraya nuestro compromiso con el aprovechamiento de tecnologías avanzadas y basadas en datos para mejorar el rendimiento y la eficiencia. Al centrarnos en la escalabilidad, la prevención de paradas, la mitigación del riesgo y el ahorro de tiempo en las operaciones, estamos estableciendo nuevos estándares en la gestión de parques eólicos. A medida que continuamos desarrollando y perfeccionando nuestras capacidades de IA, seguimos dedicados a abordar los desafíos actuales del sector, al tiempo que allanamos el camino para futuros avances en la gestión de la energía eólica.