El futuro de la gestión energética: Inteligencia artificial y Big Data

Liderar el cambio energético es el objetivo que mueve a Ampere Energy, revolucionando la forma en la que se produce y consume energía eléctrica.

Para conseguir tal fin, empleamos las tecnologías más punteras tales como, la inteligencia artificial (artificial intelligence), el tratamiento de grandes flujos de información (Big Data) y el autoaprendizaje de los equipos (machine learning).

El futuro de la gestión energética: Inteligencia artificial y Big Data

El uso de estas tecnologías, combinadas con una adecuada implementación, han permitido el desarrollo de un sistema preciso y eficiente, como así lo demuestra gama de productos Ampere S.

Cuando se habla de sistemas de almacenamiento inteligente se hace referencia de forma directa a la inteligencia artificial. Ahora bien, ¿qué es la inteligencia artificial? La respuesta a esta pregunta se resume como la capacidad de un sistema de tomar decisiones en función de multitud de parámetros, variables en cada instante de tiempo.

Este concepto cobra forma en los productos de Ampere Energy a través del Energy Management System (EMS) diseñado íntegramente por la empresa, y único en el mercado, el cual aúna tanto el hardware necesario como el software desarrollado por Ampere Energy: AMPi®.

Las predicciones en la producción de energía mediante instalaciones fotovoltaicas se realizan partiendo de datos estimados de radiación solar para una ubicación concreta, puesto que la incidencia de radiación varía en función de localización a lo largo del globo.

AMPi® es, realmente, la mente y corazón de los sistemas de la compañía. Se trata del software inteligente que gestiona la carga y descarga de la batería, así como la compra de energía si considera que va a ser necesaria en las próximas horas.

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Es capaz de anticiparse al propio usuario, estimando el consumo que tendrá, así como la cantidad de energía generada, en caso de que exista algún sistema de generación, siendo usualmente pequeñas instalaciones fotovoltaicas.

Gracias a la precisión de las predicciones se consigue optimizar la carga y la descarga de la batería, aumentando, significativamente, el rendimiento de la energía fotovoltaica producida y reduciendo notablemente la factura eléctrica, puesto que el sistema desplaza las cargas del usuario a las horas más económicas del día, sin que éste varíe ni un ápice sus hábitos de consumo.

Las predicciones en la producción de energía mediante instalaciones fotovoltaicas se realizan partiendo de datos estimados de radiación solar para una ubicación concreta, puesto que la incidencia de radiación varía en función de localización a lo largo del globo.

Es capaz de anticiparse al propio usuario, estimando el consumo que tendrá, así como la cantidad de energía generada, en caso de que exista algún sistema de generación, siendo usualmente pequeñas instalaciones fotovoltaicas

Con estas aproximaciones, se calcula la producción fotovoltaica a través de fórmulas que relacionan irradiancia y producción, llevadas a cabo por AMPi®, en el seno del EMS.

Por otro lado, hay que evaluar el consumo que se realizará durante las próximas 24 horas. Esta previsión de demanda se obtiene mediante el autoaprendizaje de los hábitos de consumo del usuario, y su evolución a lo largo del tiempo.

Pese a la sencillez de la explicación, se trata de una ardua tarea, en la que el correcto tratamiento de la información es crucial para un funcionamiento adecuado. Los volúmenes de datos que se manejan en este proceso son elevados, puesto que se procesan vectores con información temporal de alta resolución.

Para ello, se emplean técnicas de Big Data, optimizando la ejecución de todos los cálculos, así como el almacenamiento de la información. Tras esto, el equipo está preparado para empezar una óptima gestión energética.

En primer lugar, tras conocer los consumos y generaciones estimados, AMPi®, de forma conjunto al EMS, evalúa si va a ser necesaria una compra de energía durante las horas más económicas del día para abastecer las horas pico sin desperdiciar producción fotovoltaica.

Como se puede ver en la Ilustración 4, el equipo ha estimado que no es necesaria una compra de energía durante las horas con precio de energía más barata (primeras horas del día) puesto que el sistema se abastecerá completamente de producción fotovoltaica.

Esta conclusión se puede extraer observando la evolución del estado de carga del equipo, el cual se mantiene estable y se carga exclusivamente del excedente de energía solar.

La inteligencia del sistema evalúa, en dos momentos del día, la precisión de las predicciones. Este hecho permite aumentar la fiabilidad de las estimaciones, tanto de consumo como de producción fotovoltaica.

Con esta nueva información, el equipo ajusta el nivel de carga de la batería para poder aprovechar la máxima energía producida sin comprometer los consumos posteriores. En este caso en concreto, la estimación ha sido lo suficientemente fiable para que no haga falta un reajuste del estado de la carga de la batería.

A las 22:00, cuando el equipo prevé el consumo y la producción del día siguiente, genera un nuevo punto de funcionamiento. La situación reflejada en la Ilustración 4 muestra un caso típico en el que el equipo predice que va a haber suficiente producción fotovoltaica y no es necesaria una carga de energía de red, por lo que en las últimas horas del día no aparece ninguna variación en el estado de carga.

En contraposición al comportamiento anterior, en la Ilustración 5 se observa un caso en el que el equipo estima que no va a tener suficiente energía fotovoltaica para cubrir toda la demanda en horas caras.

Por ello, la batería se carga de forma parcial para ser capaz de abastecer el consumo en las siguientes horas. Esta variación de la energía acumulada en la batería se ve reflejada en un incremento en el estado de carga a las 02:00.

No obstante, en cuanto empieza a haber producción fotovoltaica, el EMS recalcula las predicciones y realiza un último ajuste del estado de carga (bien comprando energía o cubriendo el consumo con la energía acumulada anteriormente) para maximizar el aprovechamiento de la producción fotovoltaica.

En este caso, AMPi® ha observado que va a haber mayor producción solar de la que había estimado en la primera predicción, por ello descarga la batería.

En los dos casos mostrados, el equipo evalúa el vector de precios diario y determina las horas en las que será más rentable que la batería sea descargada. Dicho vector viene determinado por la tarifa a la que esté suscrito el usuario, bien dentro del mercado libre o en el marco de las tarifas PVPC (mercado regulado).

La inteligencia del sistema es capaz de seleccionar las horas más caras del día para inyectar energía a la vivienda, eliminando, de esta forma, los consumos que más encarecen la factura eléctrica.

Este hecho es el equivalente a un desplazamiento de los consumos del usuario a las horas más económicas del día o con mayor producción fotovoltaica, con la diferencia que el sistema lo hace de forma autónoma sin que el cliente tenga que variar lo más mínimo sus hábitos de consumo. Se trata de la descarga inteligente que aportan los equipos Ampere S gracias a su AMPi®.

Como se puede observar comparando las dos situaciones descritas, las predicciones, tanto de demanda como de producción fotovoltaica tiene un nivel de precisión muy elevado, teniendo en cuenta que hay pequeñas variaciones que son difícilmente estimables.

Estas variaciones pueden venir en el caso de la demanda, por pequeños picos de consumo que no suelen aparecer o bien por algún cambio en los hábitos del usuario. En esta última situación, el sistema se encarga de solucionarla por sí mismo, aprendiendo ciclo a ciclo las nuevas costumbres energéticas del usuario.

En el caso de diferencias entre estimación y realidad en la producción fotovoltaica, el principal motivo son pequeños intervalos nubosos de difícil predicción, los cuales varían la generación estimada durante periodos de tiempo intermitentes.

No obstante, el sistema siempre trabaja con márgenes de seguridad y es capaz de reajustar su punto de funcionamiento en estos casos.

La gama de productos Ampere S además de contar con una inteligencia que los hace únicos en el mercado del autoconsumo, posee las más exigentes certificaciones: RD1699/2011, DIN V VDE V 0126-1, EN 50438, CEI 0-21, VDE-AR-N 4105:2011-8, G59/2, G83/2, AS4777.2, AS4777.3,IEC 62116, IEC 61727, UNE 206007-1; así como el certificado de inyección cero, recogido en el cumplimiento de la norma UNE 217001:2015 IN, convirtiendo a la gama Ampere S en los únicos sistemas all-in-one en el mercado con dicho certificado.

 

Para más información:

www.ampere-energy.com

Tel. 961424489



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