GreenPowerMonitor_How GPM introduces machine learning to its services

Cómo el Machine Learning (ML) mejora la monitorización de plantas renovables

GreenPowerMonitor aplica modelos de ML en sus soluciones GPM Plus y GPM Horizon

GreenPowerMonitor_How GPM introduces machine learning to its services

Las nuevas tecnologías como el aprendizaje automático, o ‘machine learning’, están siendo aplicadas en el sector de las energías renovables para predecir con mayor precisión los comportamientos de producción, el consumo de energía y el propio rendimiento de las plantas.

El Machine Learning o ML es una aplicación de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

GreenPowerMonitor, a DNV GL company utiliza el ML para extraer información de la miríada de puntos de datos que residen en nuestros data lakes con el fin de proporcionar una ventaja competitiva a nuestras soluciones. Los modelos de ML permiten una descripción estadística de los componentes del sitio, que permiten predecir el comportamiento del componente dadas ciertas condiciones.

 

Cómo aplicamos el ML a nuestros servicios

GreenPowerMonitor actualmente aplica los modelos de ML a nuestros GPM Plus y GPM Horizon.

Gracias a un servidor que se ocupa de realizar la limpieza y la adquisición de datos, se logra el efecto de un modelo personalizado que emula el comportamiento de cada componente. El resultado obtenido es una serie de datos dedicados a la potencia esperada.

El despliegue de xN cerebros alimentados con ML se implementa en cada componente del sitio (principalmente en los inversores). Estos cerebros modelan el comportamiento del componente basado en los datos históricos. El resultado son xN puntos de datos para la potencia esperada.

 

Los 3 principales beneficios

Aplicar el ML a nuestros servicios tiene tres beneficios principales:

  1. Modelar el comportamiento de los componentes del sitio como los inversores para determinar dónde debe estar el rendimiento del componente en cualquier momento.
  2. Prever la producción de energía con datos pronosticados.
  3. Determinar a través de un análisis de causa raíz la pérdida de energía debido a una serie de factores.

 

Si desea saber más sobre como aplicamos el ML en nuestros servicios, ponte en contacto con nuestro equipo de expertos y planificaremos una demostración: bds@greenpowermonitor.com

david