Aprendizaje automático en la industria energética - La red eléctrica es uno de los sectores más las máquinas más grandes jamás construidas. La construcción, el funcionamiento y el mantenimiento de todos los elementos individuales son obras maestras de la tecnología. La complejidad de la red eléctrica es enorme: el simple hecho de que la electricidad salga siempre del enchufe no puede darse por sentado.
Especialmente desde la creciente conversión a energías renovables y también debido a la electrificación de cada vez más zonas, también aumentan los retos para operar la red eléctrica de forma estable. Aprendizaje automático-no sólo pueden ayudar a superar estos retos, sino que pueden transformar la industria energética en numerosos ámbitos.
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La red eléctrica desde la perspectiva de un ingeniero: todo lo que hay que saber sobre la mayor máquina del mundo.
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Mantenimiento predictivo de aerogeneradores
El mantenimiento predictivo se ha convertido en uno de los nuevos estándares de la Industria 4.0 en los últimos años. Muchos proveedores de energía europeos también persiguen el objetivo de prevenir los posibles fallos de las turbinas eólicas, por ejemplo, mediante medidas preventivas. Con ello, las estrategias suelen perseguir un doble objetivo. Por un lado, la Reducir los costes de reparación y por otro lado el Seguridad de abastecimiento para poder garantizarlo sin restricciones.
Las soluciones concretas pueden ser muy distintas. Así, para uno de nuestros clientes del sector energético, hemos desarrollado un Hackathon llevado a cabo. Esta es una muy buena manera de identificar el concreto Caso práctico y desarrollar planteamientos iniciales de soluciones o prototipos.
En consecuencia, se utilizaron la infraestructura y los datos operativos ya existentes para compararlos con Algoritmos de aprendizaje automático y entrenarlos para predecir fallos de transmisión. Para ello también fue necesario formar a los expertos in situ en modelización estadística y aprendizaje automático.
Al formar a los expertos en métodos de análisis de datos, pudieron aplicar análisis más rápidos y mejorados en la empresa. El cliente también recibió una amplia lista de recomendaciones técnicas y organizativas para aumentar las probabilidades de éxito del uso de Mantenimiento predictivo de aerogeneradores para mejorar.
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Mantenimiento de centrales eléctricas
Sin embargo, los casos de uso individual como éste suelen ser sólo el principio de una estrategia de datos global. Las centrales eléctricas no sólo son estructuras muy complejas, sino que también implican una cantidad extrema de inversión. Por eso dependen de una vida útil lo más larga posible para ser rentables. Por eso, las empresas de suministro energético que quieren reducir los costes de mantenimiento de sus centrales confían cada vez más en basado en datos y basado en condiciones Planificación del mantenimiento. El aprendizaje automático desempeña un papel importante en estos planes de mantenimiento.
En Medidas de mantenimiento se basan en el estado actual de las instalaciones y tienen por objeto garantizar su disponibilidad y aumentar su eficacia. Debido al uso intensivo, los signos de desgaste están a la orden del día, por lo que es necesario un seguimiento permanente.
Las decisiones sobre cuándo mantener, modernizar o reparar qué componente deben tomarse siempre en función de la eficiencia económica de toda la planta y la seguridad del suministro. El uso de algoritmos de aprendizaje automático lleva a estas Decisiones en un bases fiables y basadas en datos pueden realizarse. Al mismo tiempo, esto permite comprender mejor los procesos individuales e identificar así el potencial de optimización.
Visualización del consumo eléctrico
Pero no sólo la generación de electricidad, sino también el mejor suministro posible a los clientes es una preocupación central en el mercado de la energía. Cuanto mejor conozcan el comportamiento de consumo de sus clientes, mejor podrán hacer su trabajo los proveedores de servicios energéticos. Por eso, para un proveedor de servicios energéticos de renombre, hay que aportar transparencia a los datos de consumo de sus clientes para conseguir un Punto de referencia para ventas y marketing para obtener.
En este contexto, había que analizar y caracterizar el consumo eléctrico de determinados tipos de uso, como hoteles, supermercados o colegios. Además, quería saber cuáles de sus clientes podrían estar migrando a otros proveedores para poder contrarrestarlo activamente.
En un primer momento, la solución consistió en determinar anualmente el consumo eléctrico de los distintos segmentos de clientes. De este modo, la evolución del consumo eléctrico de los distintos grupos de clientes a lo largo de los años también podía mostrarse en relación con la rotación de clientes.
El consumo total de electricidad se calculó además con Información sobre el edificio como el año de construcción, la superficie, el número de plantas y el tipo de uso. También se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de uso existentes con el fin de identificar patrones de consumo. Al final del proceso de solución se concibió y realizó un Herramientas de visualización para ventas y marketing.
El potencial del aprendizaje automático en la industria energética
El espectro de posibles aplicaciones del aprendizaje automático en la industria energética es amplio. Desde contextos industriales hasta la predicción del consumo futuro, pasando por el diseño del customer journey. Por ello, el uso del aprendizaje automático resulta especialmente adecuado en un entorno tan complejo y versátil como el de la industria energética. Se pueden identificar tres áreas principales en las que el aprendizaje automático puede aportar enormes mejoras a la industria energética:
- Aumentar el Fiabilidad de Componentes mecánicos
- Maestría la subida Complejidad
- Reducción el Costes del ciclo de vida grandes plantas
En los próximos años aumentarán los retos en todo el sector energético. En este contexto, los métodos de aprendizaje automático pueden garantizar el uso permanente de todos los componentes de la red eléctrica. De este modo, el aprendizaje automático en el sector de la energía no solo ayuda a prevenir penalizaciones en la medida de lo posible, sino también a garantizar de forma permanente la seguridad del suministro en el futuro.
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