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Durante 2019, comenzaron a funcionar en España 2,3 GW de energía eólica, la cifra más alta desde 2009 en nuestro país.  A nivel general, ya hay 205 GW de energía eólica instalados en Europa, los cuales han cubierto el 15% de todo el consumo de electricidad del año pasado. Pero, según los datos ofrecidos por WindEurope, los 15,4 GW de nueva capacidad eólica instalados en Europa en 2019 no son suficientes para cumplir con los objetivos del ‘Green Deal’ impuestos por la Unión Europea, por lo que se necesitaría instalar más del doble de capacidad de tecnología eólica y, para ello, las posibilidades que ofrece la digitalización del sector son la clave perfecta.

España ha sido el segundo país de la Unión Europea que más plantas de energía eólica instalaron el año pasado, por detrás únicamente de Reino Unido (2,4 GW) y por delante de Alemania (2,2 GW), Suecia (1,6 GW) y Francia (1,3 GW). Pero para poder instalar más del doble de tecnología eólica y desarrollarse acorde al Pacto Verde Europeo, WindEurope insistió en que es necesario un nuevo enfoque en los diferentes planes nacionales de Energía y Clima para hacerlos más ambiciosos, así como una inversión continua en el sector.

Uno de los mayores problemas con los que se encuentran la energía eólica, y las renovables en general, es que el rendimiento energético es más difícil de pronosticar ya que, por ejemplo, las curvas de potencia estándares no se ajustan siempre a la realidad en algunos lugares. Además, se suman dificultades técnicas como los problemas en los generadores, las fallas o cualquier otro inconveniente que pueda surgir. Por tanto, la llegada de la digitalización al sector y, en consecuencia, de la inteligencia artificial, permite mejorar la eficacia, productividad y fiabilidad necesarias en las plantas de producción para compensar los ‘caprichos’ de la volatilidad de la Madre Naturaleza y así mantener la producción de energía al 100% y rentabilizar al máximo las inversiones.

Para ayudarles a minimizar el riesgo, el uso de inteligencia artificial y análisis predictivos para predecir fallas de activos, antes de que ocurran, es uno de los avances más prácticos e importantes. La IA que incluye Smart Data Analytics, Machine Learning y Predictive Analytics permite tener indicadores actualizados en tiempo real sobre el ‘estado de salud’ de las turbinas de un parque eólico. Esto permite conocer de manera detallada cómo funcionan en todo momento y saber si están produciendo al 100% y si tienen potencial de mejora o, por el contrario, posibilidades de bajar el rendimiento.

Esto es fundamental para conseguir desarrollar el doble de GW anuales para cumplir con los objetivos del ‘Green Deal’, ya que las fallas de activos pueden tener consecuencias financieras muy negativas, reduciendo la rentabilidad y el flujo de efectivo dedicado a los reembolsos de préstamos. Sin embargo, las conclusiones detalladas de los análisis inteligentes sobre el rendimiento de los activos, permiten a los inversores y los bancos prestamistas mitigar su riesgo y obtener una alta recompensa.

De todo esto se encarga ARISTOTELES, la galardonada plataforma IoT de Kaiserwetter. Su primer spin-off tecnológico, IRIS, permite ofrecer análisis detallados del estado y el potencial de los aerogeneradores de todo un parque eólico, en el tiempo récord de cinco días. Así se aceleran las transacciones de fusiones y adquisiciones (M&A) en todo el mundo, ya que se optimiza el proceso de diligencia debida técnica de parques eólicos y de las máquinas en funcionamiento. Además, los informes sobre el estado permiten identificar los puntos esenciales para optimizar el rendimiento energético.

El análisis predictivo que ofrece la inteligencia artificial aplicada a un parque renovable hace más precisas las previsiones de producción de energía, lo que permite realizar ofertas más exactas de generación, cubrir la mayor demanda posible y asegurar una estabilidad. Además, es fundamental para transformar el modo en que se produce y distribuye la energía, atrayendo inteligencia energética al sector. De este modo, los avances en inteligencia artificial ayudan a catalizar la inversión en energía renovable y reducir la emisión de CO2, acercándonos eficazmente a la Europa climáticamente neutra que se espera en 2050.

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