Hoy en día, con la subida vertiginosa del precio de la luz, el tema de la generación de electricidad se ha puesto en primer plano.
Aunque el mix energético y las mejoras tecnológicas sean los aspectos que más influyen sobre la generación eléctrica, la analítica avanzada, predictiva y prescriptiva puede jugar un papel importante para sacar más provecho de las instalaciones existentes o futuras.
A continuación, vamos a ver tres ejemplos de mejoras alcanzables con analítica avanzada a nivel de diseño, explotación y mantenimiento de instalaciones eléctricas.
Optimizar el diseño de granjas eólicas
Durante la concepción la analítica avanzada puede contribuir a la realización de diseños de instalaciones renovables más eficientes. En particular, puede aplicarse para optimizar la organización espacial de parques eólicos offshore.
Los aerogeneradores generan perturbaciones en el aire más adelante (wake effect en inglés). Debido a la energía extraída por la turbina, la velocidad del viento se reduce sobre una determinada zona después del aerogenerador.
Por esta razón, un aerogenerador situado en la zona de efecto wake de otra turbina ingresara viento con menor velocidad y tendrá un rendimiento menor. Este efecto tiene todavía más importancia en los parques offshore donde todos los aerogeneradores están en la misma altura.
La manera más natural de disponer aerogeneradores en una granja de viento es una simple cuadrícula. Sin embargo esta organización sencilla garantiza una superposición de las zonas de efecto wake de los aerogeneradores situados sobre las mismas líneas o diagonales, lo que ocasiona pérdidas de rendimiento. Alternativamente, se podría espaciar suficientemente los aerogeneradores para evitar estas superposiciones pero esta solución reduciría el número total de turbinas instaladas en el parque y entonces su producción de electricidad.
A partir de datos de direcciones y fuerzas de viento, se puede evaluar las zonas de efecto wake más frecuentes para cada emplazamiento posible de un parque eólico. Con estos datos, las técnicas de analítica prescriptiva permiten establecer una disposición óptima maximizando el número de aerogeneradores instalados y minimizando las perturbaciones por efecto wake para las configuraciones de viento más probables. Aplicando estas técnicas, un parque eólico puede ver su generación de electricidad incrementada con una inversión menor o similar.
De la misma manera, se pueden optimizar también los caminos de mantenimiento de parques onshore o los recogidos de cables de parques offshore. En ambos casos, el objetivo es encontrar una manera de conectar todos los aerogeneradores con un coste menor teniendo en cuenta las distancias, el alivio del suelo y los costes de obras.
Agilizar la producción de centrales hidroeléctricas.
Los métodos de analítica avanzada se pueden aplicar para incrementar la eficiencia de activos ya existentes como las centrales hidroeléctricas.
Como nota, en la gráfica de producción de la OMIE, la energía hidráulica es capaz de adaptar la mayoría de su producción a la demanda para compensar la variabilidad de las otras producciones renovables. Esta habilidad se debe a los pantanos de alta y media capacidad que pueden producir electricidad bajo demanda usando sus enormes reservas de agua.
Sin embargo se nota también una parte constante que no se ajusta a la demanda. Esta parte corresponde a embalses más pequeños con capacidades de almacenamiento de pocas horas o días de producción. Estos embalses suelen situarse en distintos puntos de la cuenca de un mismo río de manera que la producción de una central tiene efecto sobre la cantidad de agua, llegando a la siguiente algunos minutos u horas después. Esto combinado a una baja capacidad de almacenamiento genera una dificultad para seguir la demanda. Por esto, estas centrales suelen tener una producción más o menos constante a lo largo del tiempo.
No obstante, la analítica prescriptiva puede aprovechar una parte de esta capacidad de almacenamiento para optimizar la producción de estas centrales teniendo en cuenta los desplazamientos de agua ocasionados. Así estos modelos, optimizando una cuenca de manera global, pueden ubicar una mayor parte de la producción en las horas con mayor demanda sin perjudicar los rendimientos o vaciar totalmente los embalses.
Métodos similares se pueden emplear incluso para los pantanos de gran capacidad pero con planteamientos distintos. Por supuesto, estos pantanos no tienen problema para ubicar su producción al nivel diario pero pueden necesitar el apoyo de la analítica avanzada para gestionar sus recursos de agua a lo largo del año. En este caso los modelos tendrán que aproximar la demanda y las aportaciones futuras de agua y recomendar cuándo es preferible producir más o al contrario, limitarse y almacenar agua para un uso futuro.
Racionalizar el mantenimiento de paneles solares.
La analítica avanzada tiene aplicaciones prácticas en el área de mantenimiento de instalaciones de generación eléctrica.
Por ejemplo, la analítica predictiva permite tras analizar datos de sensores de paneles fotovoltaicos, identificar señales y pistas que precedan un fallo de componente y preverlos con un tiempo de antelación.
A partir de esto, es posible empezar a implementar mantenimiento predictivo para cambiar componentes defectuosos antes de que fallen y establecer estrategias de mantenimiento:
- Mutualizar tareas de mantenimiento predictivo y reactivo con aspectos comunes (misma zona, mismos tipos de componente) para usar los recursos de mantenimiento (humanos y material) de manera más eficiente.
- Priorizar tareas con alto impacto y aceptar no atender rápidamente algunos fallos con bajo impacto.
- Planificar las distintas tareas de mantenimiento sobre el tiempo para nivelar las carga de trabajo de los empleados y dejar tiempos libres para las urgencias.
Sin embargo, la implementación de estas estrategias se enfrenta a dificultades importantes de planificación. Con cada vez más opciones para mejorar las operaciones, encontrar una planificación eficiente es un rompecabezas muy complejo a resolver para un ser humano.
Aquí entra la analítica prescriptiva con algoritmos de optimización que consiguen planes de mantenimiento eficiente teniendo en cuenta todas las restricciones y los balances entre costes de mantenimientos y capacidades de producción.
Estos métodos matemáticos permiten alcanzar un balance óptimo entre las estrategias mencionadas más arriba en un tiempo razonable y generar planificaciones flexibles de mantenimiento a medio y corto plazo.
