El mantenimiento predictivo y la inteligencia artificial (IA) han surgido como fuerzas transformadoras en el sector energético, sobre todo para garantizar la calidad, la seguridad y la rentabilidad del suministro de energía eléctrica. Este cambio de modelo hacia el mantenimiento predictivo, impulsado por las tecnologías de IA, está revolucionando la forma de operar de los productores de energía, con importantes implicaciones para todo el ecosistema de las energías renovables.
Uno de los conceptos fundamentales que impulsan esta transformación es la microrred. Aunque el concepto de microrred no requiere fuentes de energía renovables, el énfasis actual en los modelos energéticos sostenibles anima a dar prioridad a las renovables o a alternativas de alta eficiencia como la cogeneración. Las microrredes equipadas con tecnologías renovables no sólo mejoran la sostenibilidad energética, sino que también ofrecen mayor flexibilidad e independencia de la red tradicional.
Los sistemas de almacenamiento de energía desempeñan un papel crucial en la optimización del funcionamiento de las microrredes. Estos sistemas permiten almacenar el excedente de energía generado durante los periodos de baja demanda y utilizarlo durante los periodos de alta demanda, mejorando así la gestión de las energías renovables y aumentando la resistencia de la microrred frente a las fluctuaciones de la red.
Además, la integración de las redes eléctricas interiores en la infraestructura de microrredes facilita una distribución eficiente de la energía desde los productores hasta los consumidores. Al descentralizar la generación de energía, las microrredes mitigan las pérdidas de transmisión y mejoran la fiabilidad energética de los centros de consumo.
Los sistemas de District Heating & Cooling (DHC), otro componente integral de las microrredes, centralizan la generación de calor y la distribuyen entre múltiples centros de consumo. Este enfoque no solo mejora la eficiencia energética, sino que también se ajusta a los objetivos sostenibles de las microrredes.
En el corazón de toda microrred se encuentra su sistema de control. Este sistema de control orquesta los distintos elementos de la microrred, garantizando una colaboración perfecta entre las fuentes de energía renovables, el mantenimiento de la estabilidad, la regulación de la tensión y el almacenamiento de energía.
Optimización de Operación y Mantenimiento
Para maximizar la eficiencia y la longevidad de los activos de las microrredes es imprescindible contar con metodologías de mantenimiento eficaces. Optimizar las operaciones y el mantenimiento (O&M) en energías renovables requiere un enfoque sistemático, que abarque la recopilación de datos, su procesamiento y la implementación de algoritmos.
El proyecto BigER pretende mejorar la disponibilidad de datos para las estrategias de mantenimiento, fomentando así la mejora de la eficiencia en todo el sector de las energías renovables. Mediante el uso de metodologías de mantenimiento predictivo, las empresas pueden minimizar los costes totales de mantenimiento y mantener las actividades productivas.
Entre las estrategias de mantenimiento, en el proyecto BigER se van a analizar con más profundidad dos: la basada en costes y la basada en el Cost Priority Number, que tiene en cuenta no sólo el coste sino el riesgo asociado a cada nivel de mantenimiento. Mientras que las metodologías basadas en costes se centran en minimizar los costes totales de mantenimiento, los enfoques basados en riesgos priorizan los activos en función de la probabilidad y el impacto de los fallos en las operaciones.
La aplicación de estas metodologías implica varias fases clave, como la identificación de activos y la evaluación de riesgos. Aprovechando los datos de los sistemas de gestión y de fuentes potencialmente externas, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre la priorización del mantenimiento y la asignación de recursos.
En conclusión, la convergencia del mantenimiento predictivo y las tecnologías de IA está revolucionando el sector energético, especialmente en el contexto de las microrredes. Al adoptar metodologías de mantenimiento eficientes y aprovechar las fuentes de energía renovables, las microrredes pueden mejorar la fiabilidad, la sostenibilidad y la rentabilidad de la energía, impulsando en última instancia la transición hacia un futuro energético más limpio y resiliente.
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Análisis predictivo de infraestructuras de generación de energías renovables basados en algoritmos big data, “Biger II”
Tipo de proyecto: Investigación Industrial
Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
Referencia: AEI-010500-2023-168
Objetivo: realizar las investigaciones y validar las pruebas de concepto necesarias para optimizar la gestión de los activos de generación solar a través de algoritmos avanzados que sean capaces de explotar los grandes volúmenes de información que estos generan.
