Durante 2019, comenzaron a funcionar en Espa\u00f1a 2,3 GW de energ\u00eda e\u00f3lica, la cifra m\u00e1s alta desde 2009 en nuestro pa\u00eds. A nivel general, ya hay 205 GW de energ\u00eda e\u00f3lica instalados en Europa, los cuales han cubierto el 15% de todo el consumo de electricidad del a\u00f1o pasado. Pero, seg\u00fan los datos ofrecidos por WindEurope [1], los 15,4 GW de nueva capacidad e\u00f3lica instalados en Europa en 2019 no son suficientes para cumplir con los objetivos del ‘Green Deal’ impuestos por la Uni\u00f3n Europea, por lo que SE NECESITAR\u00cdA INSTALAR M\u00c1S DEL DOBLE DE CAPACIDAD DE TECNOLOG\u00cdA E\u00d3LICA Y, PARA ELLO, LAS POSIBILIDADES QUE OFRECE LA DIGITALIZACI\u00d3N DEL SECTOR SON LA CLAVE PERFECTA.<\/p>\n
Espa\u00f1a ha sido el segundo pa\u00eds de la Uni\u00f3n Europea que m\u00e1s plantas de energ\u00eda e\u00f3lica instalaron el a\u00f1o pasado, por detr\u00e1s \u00fanicamente de Reino Unido (2,4 GW) y por delante de Alemania (2,2 GW), Suecia (1,6 GW) y Francia (1,3 GW). Pero para poder instalar m\u00e1s del doble de tecnolog\u00eda e\u00f3lica y desarrollarse acorde al Pacto Verde Europeo, WindEurope insisti\u00f3 en que es necesario un nuevo enfoque en los diferentes planes nacionales de Energ\u00eda y Clima para hacerlos m\u00e1s ambiciosos, as\u00ed como una inversi\u00f3n continua en el sector.<\/p>\n
UNO DE LOS MAYORES PROBLEMAS CON LOS QUE SE ENCUENTRAN LA ENERG\u00cdA E\u00d3LICA, Y LAS RENOVABLES EN GENERAL, ES QUE EL RENDIMIENTO ENERG\u00c9TICO ES M\u00c1S DIF\u00cdCIL DE PRONOSTICAR ya que, por ejemplo, las curvas de potencia est\u00e1ndares no se ajustan siempre a la realidad en algunos lugares. Adem\u00e1s, se suman dificultades t\u00e9cnicas como los problemas en los generadores, las fallas o cualquier otro inconveniente que pueda surgir. Por tanto, la llegada de la digitalizaci\u00f3n al sector y, en consecuencia, de LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PERMITE MEJORAR LA EFICACIA, PRODUCTIVIDAD Y FIABILIDAD NECESARIAS EN LAS PLANTAS DE PRODUCCI\u00d3N PARA COMPENSAR LOS \u2018CAPRICHOS\u2019 DE LA VOLATILIDAD DE LA MADRE NATURALEZA y as\u00ed mantener la producci\u00f3n de energ\u00eda al 100% y rentabilizar al m\u00e1ximo las inversiones.<\/p>\n
Para ayudarles a minimizar el riesgo, el uso de inteligencia artificial y an\u00e1lisis predictivos para predecir fallas de activos, antes de que ocurran, es uno de los avances m\u00e1s pr\u00e1cticos e importantes. La IA que incluye Smart Data Analytics, Machine Learning y Predictive Analytics permite tener INDICADORES ACTUALIZADOS EN TIEMPO REAL SOBRE EL \u2018ESTADO DE SALUD\u2019 DE LAS TURBINAS DE UN PARQUE E\u00d3LICO. Esto permite conocer de manera detallada c\u00f3mo funcionan en todo momento y saber si est\u00e1n produciendo al 100% y si tienen potencial de mejora o, por el contrario, posibilidades de bajar el rendimiento<\/p>\n
Esto es fundamental para conseguir desarrollar el doble de GW anuales para cumplir con los objetivos del ‘Green Deal’, ya que las fallas de activos pueden tener consecuencias financieras muy negativas, reduciendo la rentabilidad y el flujo de efectivo dedicado a los reembolsos de pr\u00e9stamos. Sin embargo, las conclusiones detalladas de los an\u00e1lisis inteligentes sobre el rendimiento de los activos, permiten a los inversores y los bancos prestamistas mitigar su riesgo y obtener una alta recompensa.<\/p>\n
De todo esto se encarga ARISTOTELES, LA GALARDONADA PLATAFORMA IOT de Kaiserwetter. Su primer spin-off tecnol\u00f3gico, IRIS, permite ofrecer an\u00e1lisis detallados del estado y el potencial de los aerogeneradores de todo un parque e\u00f3lico, en el tiempo r\u00e9cord de cinco d\u00edas. As\u00ed se aceleran las transacciones de fusiones y adquisiciones (M&A) en todo el mundo, ya que se optimiza el proceso de diligencia debida t\u00e9cnica de parques e\u00f3licos y de las m\u00e1quinas en funcionamiento. Adem\u00e1s, los informes sobre el estado permiten identificar los puntos esenciales para optimizar el rendimiento energ\u00e9tico.<\/p>\n
El an\u00e1lisis predictivo que ofrece la inteligencia artificial aplicada a un parque renovable hace m\u00e1s precisas las previsiones de producci\u00f3n de energ\u00eda, lo que permite realizar ofertas m\u00e1s exactas de generaci\u00f3n, cubrir la mayor demanda posible y asegurar una estabilidad. Adem\u00e1s, es fundamental para transformar el modo en que se produce y distribuye la energ\u00eda, atrayendo inteligencia energ\u00e9tica al sector. De este modo, los avances en inteligencia artificial ayudan a catalizar la inversi\u00f3n en energ\u00eda renovable y reducir la emisi\u00f3n de CO2, acerc\u00e1ndonos eficazmente a la Europa clim\u00e1ticamente neutra que se espera en 2050.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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