Generación de datos eólicos fiables con inteligencia artificial y en la nube
La energía eólica es una fuente de energía emergente prometedora que podría ayudar a la Unión Europea (UE) a lograr sus ambiciosos objetivos climáticos en los próximos decenios. Este sector está atrayendo un gran número de inversiones y podría ofrecer nuevas oportunidades de negocio y empleo en toda Europa. Para aprovechar al máximo esta fuente de energía renovable, los gestores deben buscar los mejores emplazamientos para instalar parques eólicos. Con todo, los métodos convencionales empleados para la prospección de proyectos eólicos dependen sobremanera del procesamiento manual, por lo que el desarrollo general del sector es lento y caro. En el proyecto WindSider, financiado con fondos europeos, se concibió un nuevo e innovador método para la modelización de fuentes eólicas. Su equipo empleó la modelización eólica avanzada y la adquisición de datos de terceros para generar datos de recursos eólicos de alta resolución y, de este modo, obtener información valiosa para planificar parques eólicos financiables. «El proyecto también tiene como objetivo automatizar el proceso de evaluación del rendimiento a largo plazo, lo que permitirá a los desarrolladores optimizar y acelerar la planificación y el desarrollo de nuevos parques eólicos», comenta Grégoire Leroy, responsable de soluciones en el Departamento de Datos de Recursos Eólicos de 3E y coordinador del proyecto WindSider.
Virtual Met Mast
Los investigadores del proyecto WindSider desarrollaron un producto innovador denominado «Virtual Met Mast», una tecnología automatizada y rentable para generar datos y análisis fiables de recursos eólicos. El programa Virtual Met Mast combina modelización matemática con aprendizaje profundo y datos de observación de la Tierra punteros de las misiones Sentinel de Copernicus para generar datos de recursos eólicos a largo plazo, con una resolución espacial y temporal sin parangón. El programa utiliza hasta treinta años de datos para generar variables eólicas integrales, como la velocidad del viento, la dirección del viento, la densidad del aire y la intensidad de las turbulencias, así como otras variables climáticas, con la mayor resolución espacial y temporal disponible en el mundo. Los desarrolladores pueden emplear estos datos para analizar más emplazamientos, mitigar las oportunidades perdidas y optimizar las proyecciones con más rapidez que nunca. «El proceso de cálculo es rapidísimo: en menos de veinticuatro horas se genera un conjunto de datos completo que incluye variables integrales como la velocidad del viento, la dirección del viento, la densidad del aire y la intensidad de las turbulencias, entre otras», explica Leroy. El sistema se desarrolló en el marco del proyecto WindSider y, después, fue probado por treinta partes interesadas del sector de la energía eólica.
Hacia la comercialización
«A lo largo del proyecto, llevamos a cabo una validación minuciosas de nuestra nueva aplicación, comercializándola a través de pruebas beta, verificando rigurosamente la precisión de los datos operativos y validándola científicamente con evaluaciones exhaustivas del emplazamiento. Nuestra dedicación a las pruebas exhaustivas garantiza la fiabilidad y la precisión de nuestra aplicación», afirma Leroy. El producto ya está disponible para su uso y el próximo paso del proyecto consiste en lograr la comercialización plena de Virtual Met Mast y llevar el producto al mercado. El equipo prevé incorporar varias prestaciones nuevas en un futuro próximo, siendo la más importante la evaluación automatizada del rendimiento a largo plazo. «Esto mejorará la funcionalidad del producto y aportará aún más valor a sus usuarios», observa Leroy.
Financiación de un futuro más ecológico
La financiación de la UE desempeñó un papel esencial para permitir el desarrollo de Virtual Met Mast, ya que proporcionó los recursos necesarios para llevar a cabo un estudio de mercado exhaustivo y pruebas rigurosas de la herramienta. «La financiación también ha sido fundamental para garantizar que la herramienta cuente con todas las prestaciones para satisfacer las necesidades y demandas del mercado, al mismo tiempo que ofrece a los usuarios el mayor nivel de rendimiento y funcionalidad», concluye Leroy.
Palabras clave
WindSider, eólica, energía, potencia, virtual, rendimiento, programa, datos, aprendizaje profundo, modelización
