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Optimización de la generación fotovoltaica con Machine Learning

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Publicado: 07 enero 2021

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En esta historia de éxito, Techedge ha desarrollado un algoritmo predictivo capaz de anticipar las rachas de viento y permitir el paso de las filas de placas fotovoltaicas a posición de defensa, con la intención de que estas no se vean afectadas y dañadas por el viento. Hemos implementado esta solución con PVH, proveedor líder de seguidores solares con amplia experiencia en plantas fotovoltaicas a gran escala en todo el mundo.

Los algoritmos desarrollados están basados en la aplicación de redes neuronales profundas (Deep Learning) a datos obtenidos en cada una de las ubicaciones, lo que permite realizar previsiones muy ajustadas del comportamiento del viento a corto plazo.

Mediante el uso de técnicas de Machine Learning, se realiza una previsión del viento a partir de las series temporales históricas generadas en la ubicación física de la instalación de generación.


BENEFICIOS Y PUNTOS DESTACADOS

  • Mejorar la detección de la intensidad y dirección del viento en las instalaciones.
  • Aumentar la eficiencia de la instalación optimizando el tiempo de generación.
  • Iniciar la introducción de algoritmos de Inteligencia Artificial en sus instalaciones.
  • Incrementar la generación de información local para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático.
  • Mejorar su competitividad en un mercado de gran innovación como el de la energía fotovoltaica.
  • Aumentar el valor de sus propuestas tecnológicas al sector y a sus clientes.

 

ACERCA DE NUESTRO CLIENTE

PVH es una empresa global con una tecnología líder en el sector de la generación fotovoltaica que está inmersa en un crecimiento explosivo gracias a las iniciativas de transformación energética que se están emprendiendo en todas las geografías.

PVH invierte fuertemente en I+D y compite en un mercado global altamente competitivo donde las mejoras de eficiencia son claves.

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