{"id":2147,"date":"2024-04-10T13:12:16","date_gmt":"2024-04-10T11:12:16","guid":{"rendered":"http:\/\/10.128.3.28\/?page_id=2147"},"modified":"2025-07-23T10:51:52","modified_gmt":"2025-07-23T08:51:52","slug":"proyecto-anemoi2-avances-en-el-modelo-predictivo-de-productividad-y-operatividad-de-parques-eolicos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/computaex.es\/en\/proyecto-anemoi2-avances-en-el-modelo-predictivo-de-productividad-y-operatividad-de-parques-eolicos\/","title":{"rendered":"Anemoi2: avances en el modelo predictivo de productividad y operatividad de parques e\u00f3licos"},"content":{"rendered":"
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Researchers:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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  • Andr\u00e9s Ventura, Javier Corral y Juan Manuel Murrillo. Fundaci\u00f3n COMPUTAEX.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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    Description:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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    La excesiva dependencia de nuestra sociedad de los combustibles f\u00f3siles y de las fuentes de energ\u00eda no renovables est\u00e1 en tela de juicio. Algunos estudios se\u00f1alan este uso extensivo de combustibles f\u00f3siles como la principal fuente de emisiones de CO2 y una causa importante del cambio clim\u00e1tico antropog\u00e9nico. En los \u00faltimos 20 a\u00f1os se ha producido un crecimiento lento pero constante del uso de fuentes de energ\u00eda renovables o ecol\u00f3gicas en el contexto de un esfuerzo de gobiernos y empresas por la \u00abdescarbonizaci\u00f3n\u00bb de la econom\u00eda.<\/p>\n

    En este contexto, los aerogeneradores han sido una importante fuente de producci\u00f3n de energ\u00eda renovable: pa\u00edses como Espa\u00f1a o Suecia obtienen entre el 10 y el 13% de su consumo total de energ\u00eda de los aerogeneradores. Este crecimiento puede confirmarse f\u00e1cilmente con datos que muestran la capacidad total de generaci\u00f3n de energ\u00eda (en GW) de todas las instalaciones de parques e\u00f3licos del mundo. Este gr\u00e1fico muestra un aumento de 37,75 veces en la energ\u00eda generada por aerogeneradores desde 2001 hasta 2022, con especial \u00e9nfasis en los \u00faltimos 10 a\u00f1os, donde se ha alcanzado un aumento total del 220%. Uno de los problemas encontrados en los parques e\u00f3licos son los costes de Operaci\u00f3n y Mantenimiento (O&M), que suelen suponer el 25%-35% de los costes totales.<\/p>\n

    Anemoi2 ha obtenido interesantes resultados a trav\u00e9s de la anal\u00edtica de los datos de operaci\u00f3n de parques e\u00f3licos reales. Esta informaci\u00f3n es de un alto valor para el alcance de este proyecto.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    Objectives:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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    El objetivo general del proyecto ha consistido en analizar los datos extra\u00eddos de un parque e\u00f3lico a fin de identificar y analizar todas las variables que pueden influir en su vida \u00fatil, as\u00ed como en las causas de sus aver\u00edas. Anemoi2 es el proyecto continuaci\u00f3n de Anemoi, y ampl\u00eda este con el uso de modelos predictivos basados en t\u00e9cnicas computacionales y de inteligencia artificial para la predicci\u00f3n de aver\u00edas.<\/p>\n

    Objetivos espec\u00edficos del proyecto:<\/strong><\/p>\n

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    • Analizar los datos extra\u00eddos de parques e\u00f3licos: se ha analizado el dataset obtenido de las mediciones de diversas caracter\u00edsticas de 8 aerogeneradores distintos, enfoc\u00e1ndose en la selecci\u00f3n y limpieza de los datos para su posterior an\u00e1lisis.<\/li>\n
    • Identificar y analizar todas las variables que pueden influir en su vida \u00fatil, as\u00ed como en las causas de sus aver\u00edas: se han identificado las variables m\u00e1s influyentes en los distintos tipos de fallo que puede sufrir el aerogenerador.<\/li>\n
    • Realizar estudios estad\u00edsticos para comprobar la influencia de las variables observadas en la productividad de los aerogeneradores: se han aplicado modelos estad\u00edsticos y t\u00e9cnicas de selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas para entender el impacto de cada variable en los fallos del aerogenerador.<\/li>\n
    • Analizar, modelar e identificar patrones de comportamiento en el funcionamiento de los aerogeneradores que puedan usarse para la predictibilidad del \u00f3ptimo funcionamiento: se han evaluado distintos modelos (como LTSM, Prophet, PCA, etc.) para seleccionar el m\u00e1s adecuado para el proyecto.<\/li>\n
    • Reducci\u00f3n de incidencias de funcionamiento en el parque y que favorezca el aumento de vida \u00fatil de los equipos: tras la selecci\u00f3n del modelo, se ha procedido a su entrenamiento y validaci\u00f3n, buscando optimizar su rendimiento y evitar problemas como el overfitting.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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      Sources of funding:\u00a0<\/strong><\/div>\n
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      Proyecto financiado por la Consejer\u00eda de Educaci\u00f3n y Empleo de la Junta de Extremadura, a trav\u00e9s del Programa PAI (Personal de Apoyo a la Investigaci\u00f3n). Ayudas destinadas al fomento de la contrataci\u00f3n de personal de apoyo a la investigaci\u00f3n en la Comunidad Aut\u00f3noma de Extremadura, correspondiente al ejercicio 2021 (Resoluci\u00f3n de 22 de julio de 2021).<\/p>\n

      \"\"<\/center><\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Investigadores:\u00a0 Andr\u00e9s Ventura, Javier Corral y Juan Manuel Murrillo. Fundaci\u00f3n COMPUTAEX. 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