Un equipo de investigación de la Universidad de Córdoba (UCO) ha desarrollado dos metodologías de Inteligencia Artificial (IA) para predecir con alta precisión las velocidades del viento extremas, superando en eficacia a los métodos tradicionales. Este avance puede contribuir significativamente a la optimización de la gestión de los aerogeneradores en parques eólicos, un sector que lideró el 23.2% de la producción energética de España el último año, según datos de Red Eléctrica.
Contexto de la Investigación en Energía Eólica
Importancia de la Predicción del Viento
El viento es un factor crítico para la operación de las centrales eólicas, que dependen de la meteorología para su funcionamiento eficiente. Predecir con precisión las velocidades del viento no solo mejora la gestión energética, sino que también asegura la integridad de estas infraestructuras frente a condiciones climáticas adversas.
Metodologías Desarrolladas
El grupo de investigación Ayrna de la UCO ha entrenado dos sistemas basados en redes neuronales artificiales y sistemas de clasificación ordinal. Estos modelos han sido validados con más de 13 años de datos climáticos y son capaces de clasificar las velocidades del viento en categorías que van desde bajas a extremas, con una precisión que supera el 94% en condiciones críticas.
Aplicaciones y Beneficios
Optimización de la Producción de Energía
Estos sistemas no solo predicen las velocidades del viento, sino que también proporcionan estimaciones sobre la producción potencial de energía eólica, lo que permite a las empresas energéticas planificar mejor la cantidad de energía a inyectar en la red.
Prevención de Daños en Infraestructuras
La capacidad de prever con alta precisión eventos de viento extremo es crucial para tomar medidas preventivas, como detener las turbinas a tiempo para evitar daños o colapsos, protegiendo así tanto la inversión como la seguridad operacional de los parques eólicos.
Consejos para Emprendedores y Negocios en el Sector Eólico
- Innovación Tecnológica: Invirtiendo en tecnologías como la IA para mejorar la precisión en la predicción del viento, los negocios eólicos pueden aumentar su eficiencia operativa y reducir riesgos.
- Adaptabilidad de los Modelos: Es vital adaptar y validar las metodologías desarrolladas en un contexto a las condiciones específicas de otros parques eólicos para maximizar su efectividad.
- Colaboración Interdisciplinaria: Establecer colaboraciones con instituciones académicas y otros sectores puede proporcionar acceso a conocimientos y tecnologías avanzadas, ampliando las capacidades de innovación.
- Sostenibilidad y Responsabilidad Corporativa: Integrar en las estrategias corporativas no solo la búsqueda de rentabilidad, sino también el compromiso con la sostenibilidad ambiental.
Conclusiones
El progreso realizado por la Universidad de Córdoba en el ámbito de la predicción del viento mediante Inteligencia Artificial marca un avance significativo para la gestión de la energía eólica. Esta innovación no solo mejora la fiabilidad y eficiencia de los parques eólicos, sino que también contribuye a la estabilidad del sistema energético nacional. Asimismo, refuerza la importancia de la investigación continua y la adaptación tecnológica en la industria energética para enfrentar los desafíos del futuro energético sostenible.