Selección del emplazamiento de huertas solares mediante RapidCanvas AutoAI
Lleve a cabo una selección de emplazamientos basada en datos para identificar las ubicaciones ideales de las huertas solares y maximizar la producción de energía solar con RapidCanvas AutoAI.
Los puntos débiles de la selección de emplazamientos solares
Los promotores solares se enfrentan a grandes retos a la hora de seleccionar los emplazamientos óptimos para las huertas solares. Los estudios manuales del emplazamiento llevan mucho tiempo y son caros. Sin datos y modelos sólidos, los diseños de las huertas solares no suelen ser óptimos, lo que reduce la generación de energía. Además, los promotores carecen de información en tiempo real sobre el progreso y los problemas de los proyectos solares.
Elevados costes de las inspecciones manuales
Los estudios tradicionales sobre el terreno son costosos y ralentizan los plazos de los proyectos.
Disposición subóptima de las huertas solares
Sin un diseño y una modelización basados en datos, las huertas solares no consiguen maximizar la generación de energía por emplazamiento.
Falta de visibilidad del proyecto en tiempo real
Los promotores carecen de datos en tiempo real sobre el progreso, los problemas y los riesgos de los proyectos solares.
Cómo la IA de RapidCanvas permite un desarrollo solar más inteligente
La IA y el análisis geoespacial permiten seleccionar emplazamientos solares en función de los datos y optimizar el diseño de las huertas. Este proceso permite aumentar considerablemente la eficiencia.
Recopilación de datos
Recopilación de datos
Recopilar e integrar diversas fuentes de datos, como información geográfica, patrones meteorológicos, mapas de irradiación solar y normativa sobre el uso del suelo.
Desarrolle y entrene modelos avanzados de IA con la ayuda de nuestros expertos del sector para evaluar el potencial de la energía solar e identificar ubicaciones óptimas.
Incorporar al proceso de selección factores adicionales como el impacto medioambiental, la accesibilidad a la red y los costes de adquisición del terreno.
Ventajas de la solución RapidCanvas AI para el desarrollo solar
Aprovechando la IA y el análisis geoespacial, los promotores solares pueden agilizar los procesos y maximizar la rentabilidad de los proyectos solares.
Reducción de los costes de las encuestas
La selección de emplazamientos mediante IA reduce los costosos estudios manuales.
Plazos de proyecto más rápidos
La información basada en datos acelera los plazos de desarrollo de la energía solar.
Mayor rendimiento energético
La optimización de la selección y el trazado de los emplazamientos aumenta la generación de energía por emplazamiento.
Visibilidad del proyecto en tiempo real
Los desarrolladores obtienen datos procesables en tiempo real sobre los progresos y los problemas.
Principales indicadores del sector
Escuche a nuestros clientes
"Suzlon se ha embarcado en un viaje para utilizar los macrodatos y la IA para reimaginar el futuro de nuestro negocio. Estoy impresionado con RapidCanvas como plataforma de IA disruptiva que ha agilizado el proceso desde la idea hasta el prototipo y la producción. Su plataforma es fácil de usar y sus soluciones de IA para casos de uso de turbinas eólicas satisfacen con precisión nuestras necesidades empresariales".
Suunil Narula
Jefe de Administración, Grupo Suzlon
Los puntos débiles de la selección de emplazamientos solares
Elevados costes de las inspecciones manuales
Disposición subóptima de las huertas solares
Falta de visibilidad del proyecto en tiempo real
Elevados costes de las inspecciones manuales
Disposición subóptima de las huertas solares
Falta de visibilidad del proyecto en tiempo real
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Elevados costes de las inspecciones manuales
Disposición subóptima de las huertas solares
Falta de visibilidad del proyecto en tiempo real
Por qué los clientes eligen RapidCanvas para la selección de emplazamientos de parques solares
Véase Rápida puesta en valor
Plantee su problema empresarial y el proceso de descubrimiento de AutoAI generará una solución de IA adecuada en cuestión de horas.
Construir una IA dirigida por expertos
Aprovechar los conocimientos del sector de los expertos en ciencia de datos, según sea necesario, para validar con respecto a los puntos de referencia del sector y garantizar un rendimiento óptimo de la solución de IA.
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