Aplicaciones de aprendizaje automático para superar retos de energía eólica

La instalación de parques eólicos en emplazamientos cada vez más complejos trae consigo el potencial aumento de la incertidumbre en los métodos de evaluación de recursos y producción energética. Estos entornos exigen la aplicación de nuevos algoritmos más sofisticados que tengan en cuenta la interacción no lineal de un mayor número de variables tanto ambientales como de turbina.

Desde EDP Renovables, se apuesta por el uso de técnicas de aprendizaje automático para la resolución de problemas tales como la reducción del error en la predicción de producción, la estimación de potenciales perdidas por hielo en climas fríos, la caracterización de vientos extremos de tormenta o la potencial afección de patrones climáticos en el viento y la producción en grandes regiones del planeta.

Esta modelización está inevitablemente ligada al uso de técnicas de big data para la gestión de grandes volúmenes de datos climáticos y operacionales.