Eólica | Wind Power FuturEnergy | Junio June 2019 www.futurenergyweb.es 24 Las energías renovables ofrecen mayor volatilidad que las tradicionales, pero gracias a la tecnología predictiva se logra una gestión mucho más estable y precisa de las mismas. El análisis de datos en un parque eólico, como la meteorología, o la velocidad y dirección del viento determinan una previsión de la producción energética más precisa y eficiente, permitiendo realizar ofertas más exactas de generación y planificación, para cubrir la mayor demanda posible y asegurar una estabilidad. En el sector de la energía renovable, el análisis predictivo, usando como base el machine learning es el pilar fundamental para transformar el modo en que se produce, transmite y distribuye la energía y para cambiar el paradigma energético del último siglo. Estos avanzados procesos deben ayudar al desembarco masivo de las energías alternativas, además de lograr un almacenamiento racionalizado de éstas. Kaiserwetter emplea el ‘Análisis inteligente de datos como Servicio’, sirviéndose IoT para recolectar, estructurar y procesar algorítmicamente los datos generados por la actividad de máquinas en la planta. Las soluciones se basan en el análisis inteligente de datos para la minimización de riesgos y maximización del retorno en la gestión de diferentes proyectos mediante la integración de análisis predictivos y de riesgo a nivel financiero y técnico. Mediante avanzados algoritmos, que procesan decenas de millones de datos por segundo, se logran crear complejas métricas estadísticas y ejercicios de prospección que, en el caso de las instalaciones renovables, conducen a una mayor rentabilidad y menores riesgos para la atracción de capital, en pro de la transición energética. Aristoteles permite maximizar la rentabilidad de los activos de energías renovables La plataforma IoT “en la nube” Aristoteles de Kaiserwtter, así como sus soluciones digitales para la gestión técnica y financiera de parques de energía no requieren de software, ya que los datos fluyen en un continuo diálogo entre máquinas y ordenadores y pueden consultarse en tiempo real desde un teléfono móvil o un tablero de control en cualquier ordenador. Un amplio abanico de servicios ofrece valiosa información sobre métrica técnica, financiera y meteorológica, en forma de curvas de potencia, tableros de control, gráficos y cuadros de mando, permitiendo recalibrar activos para maximizar la rentabilidad diaria de las inversiones. Quienes trabajan en generación renovable conocen bien que dos factores críticos como su naturaleza intermitente y las limitaciones del almacenamiento de la energía, derivan en una gran incertidumbre de cara a la planificación de la producción, la conexión a red y la venta de energía. Gracias a esta plataforma basada en la inteligencia de datos, así como en capacidad predictiva y el machine learning, se logra que los gestores de carteras puedan analizar los datos de rendimiento y los datos financieros de las plantas de generación renovable de forma integrada y a través de distintos niveles de agregación, que se pueden consultar en tiempo real. Es decir, se ofrece tranquilidad a los gerentes frente a la competencia, al asegurar que la producción energética está operando en niveles de máximo rendimiento, así como la posibilidad de tener información oportuna y fiable de sobre los niveles de retorno del proyecto. En resumen: mayor transparencia, minimización del riesgo de la inversión y máxima rentabilidad. cover the greatest demand possible and to guarantee stability. In the renewable energy sector, predictive analysis based on machine learning is the fundamental value to transform the way in which energy is produced, transmitted and distributed and to change the energy paradigm of the last century. These advanced processes must help the massive deployment of alternative energies, in addition to achieving their rationalised storage. Kaiserwetter uses the “Data Analytics as a Service”, making use of IoT to algorithmically gather, structure and process the data generated by the machines’ activity in the plant. Solutions are based on smart data analytics to minimise risks and maximise the return on the management of different projects through the integration of predictive analysis and risk at a financial and technical level. By means of advanced algorithms, that process tens of millions of data per second, complex statistical metrics and foresight exercises can be achieved which, in the case of renewables installations, lead to greater cost effectiveness and lower risks to attract capital in pursuit of the energy transition. Aristoteles maximises the cost effectiveness of renewable energy assets Aristoteles is the cloud-based IoT platform from Kaiserwetter. Its digital solutions for the technical and financial management of renewable energy plants require no software, as the data flows as a continuous dialogue between machines and computers and can be viewed in real time from a mobile phone or control panel on any computer. An extensive range of services offer valuable information on technical, financial and meteorological metrics, power curves, control panels graphics and switchboards, enabling assets to be recalibrated to maximise the daily cost effectiveness of the investments. Anyone who works in renewable generation is well aware of two critical factors: their intermittent nature and limitations to energy storage, giving rise to a high level of uncertainty when planning production, the grid connection and the sale of energy. Thanks to this platform based on smart data analytics, as well as on predictive analytics and machine learning, portfolio managers are able to achieve the integrated analysis of the efficiency data and financial information of renewable power plants by means of different levels of
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