{"id":2220,"date":"2024-04-10T13:31:19","date_gmt":"2024-04-10T11:31:19","guid":{"rendered":"http:\/\/10.128.3.28\/?page_id=2220"},"modified":"2025-08-29T12:00:49","modified_gmt":"2025-08-29T10:00:49","slug":"proyecto-anemoi-modelo-predictivo-de-productividad-y-operatividad-de-parques-eolicos-aplicando-analitica-de-datos-y-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/computaex.es\/en\/proyectos\/proyecto-anemoi-modelo-predictivo-de-productividad-y-operatividad-de-parques-eolicos-aplicando-analitica-de-datos-y-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"Anemoi: Modelo Predictivo de Productividad y Operatividad de Parques E\u00f3licos Aplicando Anal\u00edtica de Datos y Aprendizaje Autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"<div class=\"field field-name-field-proy-investigadores field-type-text-long field-label-above\">\n<div class=\"field-label\" style=\"text-align: justify;\"><strong>Investigadores:\u00a0<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-items\" style=\"text-align: justify;\">\n<div class=\"field-item even\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.naturgy.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Naturgy<\/a>\u00a0renovables S.L.U.<\/li>\n<li><a href=\"\/descripcion-la-fundacion\">COMPUTAEX<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field-name-field-proy-descripcion field-type-text-long field-label-above\" style=\"text-align: justify;\">\n<div class=\"field-label\"><strong>Descripci\u00f3n:\u00a0<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item even\">\n<p>El objetivo general del proyecto \u201cAnemoi: Modelo Predictivo de Productividad y Operatividad de Parques E\u00f3licos Aplicando Anal\u00edtica de Datos y Aprendizaje Autom\u00e1tico\u201d, es analizar los datos extra\u00eddos del parque e\u00f3lico del Merengue que la empresa NATURGY tiene en explotaci\u00f3n en Plasencia. La informaci\u00f3n se extraer\u00e1 de los datos que genera el funcionamiento de los aerogeneradors para identificar y analizar todas las variables que pueden influir en su vida \u00fatil, as\u00ed como en las causas de sus aver\u00edas. Adem\u00e1s, se correlacionar\u00e1n las variables que influyen en la productividad de los aerogeneradores. De este modo, se persigue analizar, modelar e identificar patrones de comportamiento en el funcionamiento de los aerogeneradores que puedan usarse para la predictibilidad del \u00f3ptimo funcionamiento y de la productividad que permita la reducci\u00f3n de incidencias de funcionamiento en el parque y que favorezaca el aumento de vida \u00fatil de los equipos.<\/p>\n<p>Se ha obtenido del proyecto previo una metodolog\u00eda y un prototipo en el que las t\u00e9cnicas anal\u00edticas de Big Data son un importante requerimiento, dados los vol\u00famenes de datos y variantes de formatos. La velocidad de respuesta y las simulaciones casi en tiempo real requieren de la potencia de procesamiento HPC (High Performance Computing) que el supercomputador LUSITANIA III puede aportar a este tipo de proyectos.<\/p>\n<p>Anemoi se propone como nueva versi\u00f3n evolucionada y ampliada de [3] que se enriquecer\u00e1 con la propuesta de modelos predictivos basados en t\u00e9cnicas computacionales y de inteligencia artificial cuidando la seguridad de la informaci\u00f3n y generando modelos matem\u00e1ticos que ejecutados en el supercomputador LUSITANIA III den respuesta en el menor tiempo posible en simulaciones de parques e\u00f3licos.<\/p>\n<p>Anemoi incorporar\u00e1 nuevas fuentes de datos provenientes de art\u00edculos cient\u00edficos, de previsiones clim\u00e1ticas, de otros parques, de fuentes p\u00fablicas de datos, etc, que aporten un enriquecimiento de la informaci\u00f3n almacenada, procesada y analizada. Esto permitir\u00e1 incorporar mayor cantidad de informaci\u00f3n y datos hist\u00f3ricos, que es los m\u00e1s importante para que la capacidad predictiva, a trav\u00e9s de la ciencia de datos, pueda dar un paso m\u00e1s en la estad\u00edstica y desarrollar modelos predictivos que faciliten la toma de decisiones y la aplicaci\u00f3n de machine learning.<\/p>\n<p>Este proyecto de investigaci\u00f3n se encuentra encuadrado en la l\u00ednea estrat\u00e9gica de Energ\u00edas\u00a0Limpias, definida en el VI Plan Regional de Investigaci\u00f3n, Desarrollo Tecnol\u00f3gico e Innovaci\u00f3n\u00a02017-2020, aprobado mediante Decreto 91\/2017, de 20 junio (DOE n.o 121, de 26 de junio).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field-name-field-proy-objetivos field-type-text-long field-label-above\" style=\"text-align: justify;\">\n<div class=\"field-label\"><strong>Objetivos:\u00a0<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item even\">\n<p>Anemoi propone mejorar y ampliar una soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica innovadora para la toma de decisiones en el sector e\u00f3lico, aplicando t\u00e9cnicas de supercomputaci\u00f3n (HPC, High Performance Computing), IoT, Big Data e Inteligencia artificial, persiguiendo mediante la modelizaci\u00f3n, simulaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n mejorar la productividad y operatividad de los parques e\u00f3licos.El objetivo general del proyecto se desglosar\u00e1 en un conjunto de objetivos espec\u00edficos, cada uno de ellos con actividades concretas para llevar a cabo el proyecto con una temporalidad y metodolog\u00eda expuestas m\u00e1s adelante.<\/p>\n<p>Se proponen los siguientes objetivos espec\u00edficos:<\/p>\n<ul>\n<li>Sensorizaci\u00f3n y captaci\u00f3n de nuevas variables.<\/li>\n<li>Uso de datos clim\u00e1ticos para la predictibilidad de energ\u00eda.<\/li>\n<li>Conocimiento de fuentes abiertas de datos.<\/li>\n<li>An\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos de parques e\u00f3licos previos.<\/li>\n<li>Estudio previo sobre la recogida y an\u00e1lisis de datos acerca de la influencia que tienen las condiciones del entorno en la producci\u00f3n de aver\u00edas y en la productividad.<\/li>\n<li>Procesamiento de datos: estudio de la utilizaci\u00f3n de algoritmos de predicci\u00f3n de productividad y operatividad en funci\u00f3n de los condicionantes citados anteriormente, mediante la utilizaci\u00f3n de IoT, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y big data.<\/li>\n<li>Anal\u00edtica inicial de datos y viabilidad de predicci\u00f3n tras el an\u00e1lisis previo de los datos obtenidos.<\/li>\n<li>Simulaciones HPC para modelar un parque e\u00f3lico. Implementaci\u00f3n de software para representar, simular y analizar el comportamiento del parque.<\/li>\n<li>Aplicaci\u00f3n de los modelos predictivos para anticiparse a las aver\u00edas y optimizar la productividad y alta disponibilidad de los aerogeneradores.<\/li>\n<li>Influencias de la temperatura en los componentes mec\u00e1nicos de los aerogeneradores.<\/li>\n<li>Efecto del espacio de lubricaci\u00f3n del eje del aerogenerador.<\/li>\n<li>Evaluaci\u00f3n de prestaci\u00f3n de servicios, as\u00ed como de la posibilidad de ofrecer ciertos datos de forma abierta mediante Open Data.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field-name-field-proy-metodologia field-type-text-long field-label-above\" style=\"text-align: justify;\">\n<div class=\"field-label\"><strong>Metodolog\u00eda:\u00a0<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item even\">\n<p>El desarrollo del proyecto estar\u00e1 basado en una metodolog\u00eda iterativa e incremental, de forma que los objetivos del mismo ir\u00e1n siendo abordados y refinados en sucesivas iteraciones, que permitir\u00e1n retroalimentar constantemente el desarrollo del proyecto. Esto favorecer\u00e1 los reajustes en la estrategia de planificaci\u00f3n del proyecto en base a los resultados parciales que se vayan obteniendo.<\/p>\n<p>La duraci\u00f3n de las iteraciones se fijar\u00eda en un mes, contando cada una con las siguientes fases:<\/p>\n<ul>\n<li>Fase de planificaci\u00f3n: al comienzo de cada iteraci\u00f3n se determinar\u00e1n los objetivos a acometer, obteniendo como resultado de esta fase una especificaci\u00f3n detallada de los mismos.<\/li>\n<li>Fase de dise\u00f1o: la estrategia para alcanzar cada objetivo ser\u00e1 dise\u00f1ada a partir de la especificaci\u00f3n previa de estos.<\/li>\n<li>Fase de desarrollo: la estrategia dise\u00f1ada ser\u00e1 ejecutada durante esta fase.<\/li>\n<li>Fase de revisi\u00f3n: en la cual se realizar\u00e1 un an\u00e1lisis con el grado de cumplimiento de los distintos objetivos, determinando si estos han sido alcanzados de forma satisfactoria o, por contra, deben volver a ser afrontados en futuras iteraciones. Adem\u00e1s, se evaluar\u00e1 el estado del proyecto analizando los resultados parciales hasta el momento, dejando cerrada la iteraci\u00f3n actual, para dar comienzo a la siguiente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Adem\u00e1s, la actividad de gesti\u00f3n del proyecto, cuyo objetivo es controlar el mismo, vigilando que los objetivos sigan siendo alcanzables, se mantendr\u00e1 activa durante toda la ejecuci\u00f3n del proyecto, de forma que se monitorizar\u00e1 y controlar\u00e1 el desarrollo del mismo, se coordinar\u00e1 la ejecuci\u00f3n de las diferentes tareas y se proporcionar\u00e1 un soporte de gesti\u00f3n necesario para la correcta ejecuci\u00f3n del proyecto.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field-name-field-proy-financiacion field-type-text-long field-label-above\" style=\"text-align: justify;\">\n<div class=\"field-label\"><strong>Fuentes de financiaci\u00f3n:\u00a0<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item even\">\n<ul>\n<li>Proyecto cofinanciado por la\u00a0<a href=\"http:\/\/www.juntaex.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Junta de Extremadura<\/a>,\u00a0<a href=\"http:\/\/www.juntaex.es\/con04\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Consejer\u00eda de Educaci\u00f3n y Empleo<\/a>&#8211;<a href=\"http:\/extremaduratrabaja.juntaex.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SEXPE<\/a>\u00a0y el\u00a0<a href=\"http:\/ec.europa.eu\/esf\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fondo Social Europeo<\/a>, a trav\u00e9s de la convocatoria de ayudas destinadas al fomento de la contrataci\u00f3n de personal de apoyo a la investigaci\u00f3n en la comunidad aut\u00f3noma de Extremadura (<a href=\"http:\/doe.juntaex.es\/pdfs\/doe\/2019\/1910o\/19062241.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Resoluci\u00f3n de 6 de septiembre de 2019<\/a>).<img decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/logos_plan_innovacion_y_talento.jpg\" alt=\"\" \/><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field-name-taxonomy-vocabulary-4 field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores:\u00a0 Naturgy\u00a0renovables S.L.U. 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