Columna de Opinión: Cómo la optimización energética puede hacer que las energías renovables sean más fiables

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Cómo la optimización energética puede hacer que las energías renovables sean más fiables

La demanda del consumidor, la demanda política y la ingeniería mejorada están moviendo al mundo hacia un mayor uso de energía renovable. Sin embargo, la confiabilidad, una parte crítica de cualquier fuente de energía, sigue siendo un factor limitante.

¿Cuánta energía solar puede generar en un día nublado, o cuándo la nieve va a cubrir los paneles solares? ¿Cuántas turbinas eólicas pueden operar cuando no hay viento? Estos parecen problemas simples, pero hacen que la energía renovable sea menos confiable que los combustibles fósiles.

No puedes controlar el sol, el viento o la nieve. Pero al utilizar la analítica predictiva y prescriptiva, junto con los algoritmos de optimización, puedes hacer lo siguiente: Optimizar la mezcla de energía.

Puede construir modelos que muestren, por ejemplo, qué flujo de electricidad tiene en energías renovables frente a otras fuentes y aumentarlo con flujos de datos que proyectan el clima. ¿Exactamente cuánto sol obtendremos? ¿Cuánto viento? ¿Qué producirán generalmente nuestras granjas solares? Esto mejora la confiabilidad de la energía renovable y le indica exactamente cuándo va a necesitar aumentarla con combustibles fósiles.

Las nuevas tecnologías en energías renovables también crean prácticas de mantenimiento desconocidas o diferentes. ¿Cómo sabe cómo deberían ser sus programas de mantenimiento para un nuevo sistema si no tienes datos históricos? Hay formas en que la optimización energética puede ayudar también aquí. Mediante el despliegue de drones para inspeccionar aerogeneradores con cámaras de alta resolución e imágenes térmicas, se puede obtener una mejor idea del estado de salud de cada activo, digitalizarse y prepararse para alimentar los algoritmos de optimización de mantenimiento. Esto es particularmente valioso para turbinas eólicas y paneles solares en lugares remotos, o lugares que son difíciles y costosos para que los humanos los controlen. Esto permite a las personas tomar decisiones sobre el mantenimiento, en lugar de simplemente hacer inspecciones.

 

Richard Drake, FICO

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