Un equipo de científicos, del que forma parte un investigador de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), desarrolló un novedoso método basado en redes neuronales para predecir la producción de energía eólica, lo que permitirá optimizar su fiabilidad.
Gianluca Susi, investigador del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM, explica que uno de los grandes inconvenientes de la energía eólica consiste en la imprevisibilidad de su producción.
A pesar de ser una de las fuentes de energía renovable con mayor potencial en España, la energía eólica depende de factores como la velocidad y la dirección del viento. En efecto, la aleatoriedad del viento plantea serios problemas a los sistemas eléctricos actuales. En función de esto, debe calcularse la generación de energía eólica con un día de antelación y en función del consumo previsto.
Esa dificultad para poder planificar la energía eólica disponible con antelación, puede aumentar el coste operativo de la red eléctrica. E incluso generar potenciales amenazas para la fiabilidad del suministro de electricidad.
Agrega Susi que esta “incapacidad de predecir con precisión la generación de energía eólica está ralentizándola a la hora de convertirse en un contribuyente importante para el mercado total de energía”.
¿Cómo se aplican las redes neuronales a la producción de energía eolica? ¿Quieres conocer un nuevo proyecto UPM para generar ciudades más sostenibles? ¿Cómo afecta el tipo de energía de las ciudades a la planificiación ambiental? Esta semana, todo esto y mucho más. #somosUPM pic.twitter.com/iMLEhcCkqJ
— Politécnica Madrid (@La_UPM) 28 de octubre de 2019
Método basado en redes neuronales de tercera generación
En este marco, un equipo interdisciplinario e internacional de científicos, del que forma parte el investigador de la UPM, ha desarrollado un método novedoso para la predicción de la producción de energía de parques de generación de energía eólica.
La investigación presenta una arquitectura basada en spiking neural networks (SNN, o redes neuronales de tercera generación). Esta es capaz de predecir la cantidad de energía eólica que será generada por una turbina eólica. La misma debe estar situada en el interior de un parque eólico. Y de esta forma poder evaluar el comportamiento del viento (intensidad y dirección) en las horas anteriores.
Las señales de intensidad y dirección del viento son detectadas por tres torres especiales. Estas predicen el valor de energía producido por una turbina del campo eólico.
Redes neuronales y energái eólica un binomio ganador para predecir los niveles de producción. ¿Quieres saber más? No te pierdas esta #investigacionUPM. https://t.co/kuSwXJI5Vk #somosUPM #nosoloingeneiria pic.twitter.com/gs5QPn5bO0
— Politécnica Madrid (@La_UPM) 28 de octubre de 2019
Probaron método en planta eólica italiana
Este método, desarrollado en colaboración con las universidades italianas de Catania y Messina, ya pasó su primera prueba. Recientemente fue aplicado a una gran planta de energía eólica compuesta por 28 turbinas y 3 torres anemométricas.
Dicha planta está ubicada en el área rural del municipio de Vizzini en la provincia de Catania (Italia). Y la misma se caracteriza por poseer una orografía compleja y una extensión de 30 kilómetros cuadrados. Fuentes de la Universidad informaron que los resultados son muy prometedores.
“Creemos que el nuevo sistema aporta fiabilidad y optimización en la generación de energía eólica. Y es posible aplicarla con éxito para predicciones de generación de energía eólica en parques reales”, concluyó el investigador de la UPM.
Para más información visite: Cambio16
Lea también: Iberdrola anuncia la compra de 118 MW eólicos a Siemens Gamesa
Iberdrola anuncia la compra de 118 MW eólicos a Siemens Gamesa
Conforme a los criterios de 
Saber más
