Energía

Previsión del viento con RapidCanvas AutoAI

Optimice el rendimiento de la turbina y minimice el tiempo de inactividad mediante una estimación más precisa de la velocidad y dirección del viento, utilizando RapidCanvas AutoAI.

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Retos de la previsión eólica sin IA

Para sectores como el de las energías renovables, es fundamental disponer de previsiones eólicas precisas que permitan estimar correctamente la generación de energía y el rendimiento de los aerogeneradores.

Falta de precisión en las predicciones

Dificultad para predecir los patrones de viento con más de 3-5 días de antelación utilizando modelos estadísticos tradicionales. Esto deja poco tiempo para prepararse.

Conjuntos de datos masivos

Incapacidad para procesar conjuntos de datos masivos y complejos que superan las capacidades de la informática tradicional.

Reducción del tiempo de preparación

Retraso en la identificación de sistemas meteorológicos como tormentas tropicales y otros fenómenos causantes de variaciones del viento. El retraso en las alertas reduce el tiempo de preparación.

Ausencia de información personalizable

Falta generalizada de previsiones hiperlocales y personalizables en función de factores geográficos y climáticos. Las previsiones únicas pasan por alto los matices.

Sin información en tiempo real

Las previsiones de producción de energías renovables son propensas a la incertidumbre si no se optimizan en tiempo real. Esto repercute en la planificación y tarificación de la red.

Solución RapidCanvas para crear un modelo de previsión meteorológica basado en IA

Ingesta de datos

Recopilar vastos conjuntos de datos históricos relacionados con la meteorología procedentes de fuentes como satélites, radares, sensores, etc. Limpiar y procesar los datos estructurados y no estructurados para su análisis.

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Formación de modelos

Introduzca los datos preprocesados en algoritmos de aprendizaje automático para reconocer patrones.

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Optimización de modelos

Afinar continuamente el modelo volviendo a entrenarlo con nuevos datos.

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Integración y despliegue

Integrar el modelo optimizado en la infraestructura existente para generar previsiones eólicas automatizadas.

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Control y mantenimiento

Supervise las predicciones del modelo y vuelva a entrenarlo regularmente con nuevos datos.

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Ventajas de las previsiones eólicas basadas en IA

Las predicciones meteorológicas basadas en la IA generan numerosos beneficios para las empresas, las comunidades y el sector de las energías renovables