El sitio web de la UCLM utiliza cookies propias y de terceros con fines técnicos y de análisis, pero no recaba ni cede datos de carácter personal de los usuarios. Sin embargo, puede haber enlaces a sitios web de terceros, con políticas de cookies distintas a la de la UCLM, que usted podrá aceptar o no cuando acceda a ellos.

Puede obtener más información en la Política de cookies. Aceptar

Optimiza la detección de falsas alarmas, lo que reduciría los costes energéticos

Investigadores de la UCLM aplican una nueva metodología basada en inteligencia artificial que mejora la eficiencia de aerogeneradores

20/11/2023
Compartir: logotipo Twitter

Investigadores de la UCLM aplican una nueva metodología basada en inteligencia artificial que mejora la eficiencia de aerogeneradores

20/11/2023

Las falsas alarmas de incidencias en aerogeneradores condicionan negativamente la competitividad de las empresas energéticas. Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) han recurrido a una metodología basada en inteligencia artificial mucho más precisa que la usada habitualmente y que permite reducir estas falsas alarmas, lo que mejorará la disponibilidad de la energía renovable y repercutirá en su abaratamiento.

Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) han logrado un avance significativo en la gestión de los parques eólicos al mejorar la detección de las falsas alarmas que se producen en las turbinas de los aerogeneradores. Estas incidencias inexistentes implican unos importantes gastos a las empresas, que tienen que desplazar a personal especializado a reparar unos fallos inexistentes, en ocasiones hasta espacios tan inaccesibles como una plataforma en mitad del mar.

Ana María Peco Chacón e Isaac Segovia Ramírez, bajo la coordinación de Fausto Pedro García Márquez, proponen un nuevo procedimiento de análisis de datos basado en los denominados algoritmos K-nearest neighbour y que se ha probado satisfactoriamente en tres aerogeneradores en funcionamiento. Según sus conclusiones, que presentan en un artículo publicado en una revista de alto impacto, “la metodología propuesta presentó una precisión del 98 %, y en el caso de estudio se detectaron más del 22 % de falsas alarmas. Estos resultados demuestran la solidez del enfoque propuesto para detectar falsas alarmas en turbinas eólicas”, señalan.

Los investigadores, que pertenecen al grupo de investigación Ingenium, estiman que su hallazgo se traducirá en una notable reducción de los costes de la energía eólica, que en la actualidad es la principal fuente de generación renovable en España, con el 22,1 % de la energía total generada. De hecho, este país ha sido pionero en el desarrollo de esta fuente limpia y se estima que produce alrededor del veinte por ciento de la electricidad eólica mundial.

Unos planes adecuados de gestión del mantenimiento son fundamentales para reducir los costes de operación y mantenimiento de los parques eólicos y alcanzar la competitividad en el sector energético global, lo que justifica el interés de la propuesta de los investigadores de la UCLM.

Gabinete Comunicación UCLM. Ciudad Real, 20 de noviembre de 2023

 

Más actualidad