El sistema de predicción analiza las señales de intensidad y dirección del viento.

Un equipo internacional de científicos, del que forma parte la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha decidido fijarse en las redes neuronales biológicas para diseñar un sistema que consigue hacer frente a unos de los principales problemas de la energía eólica: la imprevisibilidad de su producción.

Factores como la velocidad o la dirección del viento determinan la actividad de cada una de las turbinas de un parque eólico. Esta aleatoriedad meteorológica plantea serios problemas a los sistemas eléctricos actuales, que calculan la generación con un día de antelación en función del consumo previsto. De hecho, puede aumentar el coste operativo de la red eléctrica e incluso generar potenciales amenazas para la fiabilidad del suministro.

Este grupo de investigadores ha desarrollado un método novedoso que permite predecir la cantidad de energía que será generada por una turbina eólica, situada en el interior de un parque eólico, en la próxima hora. Para ello tienen en cuenta el comportamiento del viento (intensidad y dirección) en las horas anteriores.

En este trabajo han usado un sistemas de redes neuronales de tercera generación o SNN (por sus siglas en inglés: Spiking Neural Networks), las cuales funcionan “de manera bastante similar a las neuronas, es decir, los elementos se envían señales en forma de impulso”, afirma Gianluca Susi, investigador del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM y uno de los autores del estudio.

Según explica el investigador en declaraciones a Innovaspain, el sistema que han desarrollado toma datos durante cinco días consecutivos para predecir la energía que se producirá en una hora. Puede parecer poco margen, pero hay que tener en cuenta que “la red está haciendo un esfuerzo bastante grande porque, desde tres puntos de mediciones, se predice el comportamiento de una turbina dentro del parque, con su propia orografía y efectos de vacío –continúa–. Hay muchas variables que se están teniendo en cuenta”.

Este método, desarrollado en colaboración con las universidades italianas de Catania y Messina,  se ha aplicado a una gran planta de energía eólica, compuesta por 28 turbinas y 3 torres anemométricas, ubicada en el área rural del municipio de Vizzini, en la provincia de Catania (Italia). Se caracteriza por una orografía compleja y una extensión de 30 kilómetros cuadrados. Es solo una prueba inicial. “Hemos tenido errores satisfactorios y nuestra idea a largo plazo es aplicarlo para hacer predicciones más lejanas y precisas”, asegura Gianluca Susi.

“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 eólica en parques eólicos reales, también en presencia de averías”, concluye el investigador de la UPM.

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