Actualmente uno de los mayores retos a los que se enfrenta el sector energético es la maximización de su rendimiento económico. Si ya de por sí resulta complejo establecer una concordancia entre la oferta y la demanda de energía para garantizar su eficiencia en el proceso dada la complejidad de almacenamiento, en el caso de las energías renovables se añade una dificultad más: la previsión de producción energética.

La complejidad inherente a la previsión de producción energética en parques de energía renovable se erige como uno de los desafíos primordiales que enfrenta la transición hacia fuentes más sostenibles. Esto dificulta la integración de la energía renovable en la red eléctrica a la vez que compromete el rendimiento económico de los parques de energía renovable.

La imprevisibilidad de la generación de energía renovable se convierte en una barrera para los gestores de parques, quienes enfrentan la dificultad de conocer con precisión cuánta energía producirá su parque en cada momento. 

La clave radica en la capacidad de anticiparse a las variaciones climáticas y, así, optimizar la operación del parque de energía renovable para obtener mayores beneficios económicos y mejorar la eficiencia del sistema energético. Sin embargo ¿son suficientes los métodos actuales en la previsión de producción energética?

Predicción de generación de energía renovable

La predicción de generación de energía renovable implica la utilización de metodologías que procesan datos de diversas fuentes, principalmente, predicciones meteorológicas. 

Este enfoque se aplica a diversas fuentes de energía renovable, incluyendo fotovoltaica, termosolar, turbinas eólicas y centrales hidroeléctricas. La capacidad de prever cuánta energía renovable se generará es esencial para optimizar la gestión de los parques de energía renovable.

Las predicciones actuales de producción energética están basadas en métodos estadísticos adaptados a las previsiones meteorológicas. Sin embargo, esto plantea ciertas limitaciones ya que no se tienen en cuenta patrones climáticos y variaciones locales.

Inteligencia Artificial en la predicción energética

El desarrollo de técnicas de inteligencia artificial, especialmente de Deep Learning marca un hito significativo en la mejora de las predicciones de producción energética. Estos modelos avanzados pueden aprender patrones complejos y no lineales de los datos meteorológicos, permitiendo una predicción más precisa y adaptada a las características específicas de cada parque.

Las técnicas de Deep Learning aplicadas a la previsión de producción de energía permiten maximizar el beneficio de los parques de energía renovable gracias a la automatización del proceso de predicción.

Beneficios de la Integración de Deep Learning:

Mayor precisión: Los modelos basados en Deep Learning mejoran la calidad de la predicción ya que son capaces de adaptarse y aprender de las situaciones climáticas más complejas.

Adaptabilidad a variaciones locales: La capacidad de adaptarse a las particularidades geográficas y climáticas locales permite una predicción más ajustada a las condiciones específicas de cada parque.

Optimización de operaciones: Al contar con predicciones más precisas, los gestores de parques pueden optimizar la operación, minimizando excesos o déficits innecesarios.

Detrás de todo este enfoque nuestro servicio de Deep Learning aplicado al pronóstico de producción de energía en parques de energía renovable apuesta por una mayor precisión y economía en la predicción energética.

La calidad de las predicciones se convierte en un factor clave, ofreciendo certeza y optimizando la participación en subastas diarias. La revolución en las predicciones de energía renovable, impulsada por el Deep Learning, se revela como un elemento fundamental para cerrar la brecha entre la oferta y la demanda.

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