Thursday , October 22 2020

Suscribete gratis a nuestro boletin semanal

VISIONA . DESARROLLADORES . CONECTADOS .

Suscribete nuestro boletin semanal

PATROCINADORES
Home / Energía y Potencia / Quieren elevar producción de energía eólica con redes neuronales

Quieren elevar producción de energía eólica con redes neuronales

Ante un inminente incremento en los costos de la energía y el impacto medioambiental de su producción, la industria se ha propuesto implementar redes neuronales para sacar el mejor provecho de las fuentes eólicas.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

La generación de energía eólica pretende ser potencializada con ayuda de redes neuronales que predigan la imprevisibilidad de las corrientes aéreas y maximicen la generación de electricidad con respecto a los sistema existentes actuales.

 

En este proyecto participan científicos de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en colaboración con investigadores de la Universidad de Mesina (Italia), quienes se han dado a la tarea de trabajar en los últimos años sobre analizar los factores físicos que inciden en la producción de energía eléctrica como la velocidad y la dirección del viento.

En un comunicado de prensa en el sitio Web de la Universidad Politécnica de Madrid, los académicos explican que precisamente la inhabilidad para predecir estos factores con antelación, incrementa el costo operativo de las redes eléctricas, y al mismo tiempo eleva el potencial de amenazas para fiabilidad del suministro.

Sistema de predicción realizado: las señales de intensidad y dirección del viento detectadas por tres torres anemométricas entran en el sistema de predicción, que predice el valor de energía producido por una turbina del campo eólico considerado. (Imágenes: UPM).

 

- PUBLICIDAD -

El trabajo publicado en el Journal of Numerical Modeling detalla cómo trabaja el sistema inteligente el cual exhibe una arquitectura tecnológica basada en Redes Neuronales de Tercera Generación (SNN, por sus siglas en ingles) el cual se encarga de predecir la cantidad de energía que será generada por una turbina eólica por la próxima hora considerando el comportamiento del viento (intensidad y dirección) registrados horas anteriores.

“Esa incapacidad de predecir con precisión la generación de energía eólica está ralentizándola a la hora de convertirse en un contribuyente importante para el mercado total de energía. Creemos que el nuevo sistema aporta fiabilidad y optimización en la generación de energía eólica, y se puede aplicar con éxito para predicciones de generación de energía en parques eólicos reales, también en presencia de averías”, explicó Gianluca Susi, investigador del Centro de Tecnología Biomédica de la UPM.

“La generación de energía eólica puede ser pronosticada mediante numerosos métodos en diferentes escalas de tiempo. Los enfoques tradicionales basados en la física y el modelado matemático no pueden manejar el viento como algo natural considerando la variación impredecible inherente”, menciona el artículo científico.

Energía producida por 3 de las turbinas durante un año.

 

“Se utilizan dos métodos para ello. El primer método consiste en pronosticar la producción de energía eólica directamente sobre la base de la historia de los datos de energía eólica, y otro proceso utiliza el modelo de la curva de potencia para convertir el pronóstico de la velocidad natural del viento en producción de energía eólica. La turbina eólica convierte la energía del viento que se transmite con una curva de potencia. El rendimiento de la turbina eólica puede medirse utilizando la velocidad del viento, mientras que la velocidad del viento se mide con un anemómetro. Esta investigación se centra más en el pronóstico de la velocidad del viento utilizando conjuntos de datos meteorológicos”, agrega.

El informe señala que este método ya se ha implementado para evaluar su eficacia en un parque eólico compuesto por 28 turbinas y 3 torres anemométricas localizado en la localidad de Vizzini, provincia de Catania (Italia), un territorio caracterizado por poseer una orografía compleja en un área de 30 hectáreas, donde los investigadores involucrados en este proyecto han recopilado resultados positivos.

- PUBLICIDAD -

Revisa también ...

Biotecnología produce plantas con luminiscencia

Un nuevo descubrimiento permite modificar el ADN de un hongo silvestre para producir una reacción …

NULL