“Es posible predecir todo tipo de alteración o fallo en un activo, o en las novedades tecnológicas”

Los activos renovables no solo producen electricidad, sino también enormes cantidades de datos. Empresas IntelliTech como Kaiserwetter se han fijado la tarea de hacer uso de ellos para aumentar el rendimiento operacional. Mediante su plataforma de internet de las cosas (IoT) e inteligencia artificial (IA) Aristoteles es posible agregar, estructurar, analizar y consolidar datos técnicos y financieros y, por lo tanto, se crea la máxima transparencia proporcionando a inversores, bancos financieros y propietarios de activos una visión en tiempo real del rendimiento de sus carteras.

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan los datos de las plantas para detectar errores y problemas en una etapa temprana (esto permitirá a los inversores tomar decisiones a corto plazo para optimizar sus inversiones). También determina los efectos de los factores externos en el rendimiento específico de la planta. Los datos agregados de la propia cartera pueden compararse entre sí y con los datos de carteras similares.

Finalmente, la plataforma también se basa en los datos de los mercados spot de electricidad más importantes de Europa y América. Al vincular esta información con otra información como los datos meteorológicos, los inversores, bancos financieros y propietarios de plantas pueden maximizar los beneficios operativos y financieros, según Kaiserwetter.

pv magazine ha hablado con Hanno Schoklitsch, CEO y Fundador de Kaiserwetter, acerca de la nueva herramienta.

Pregunta: Kaiserwetter desarrolló originalmente la plataforma para los parques eólicos. ¿Por qué ampliáis la oferta a la fotovoltaica y cuándo la realizáis?

Respuestas: Aunque la plataforma se desarrolló inicialmente para parques eólicos, Aristoteles lleva algún tiempo funcionando con plantas fotovoltaicas. Una de las novedades es que las nuevas capacidades de Inteligencia Artificial y Analítica de Datos nos han permitido ofrecer una simulación única de las curvas de potencia fotovoltaica con una precisión hasta ahora desconocida en el sector solar. Con esta innovación, un dueño o un inversor puede observar fácilmente si la diferencia entre la generación actual y la potencia teórica es la consecuencia de factores externos, como los meteorológicos, o si tiene una razón técnica dentro del sistema fotovoltaico mismo.

Además, estamos viendo un crecimiento muy importante en el mercado mundial en la fotovoltaica gracias a la caída drástica de los costes de los sistemas solares y a la cantidad de irradiación solar en algunos países, como España. Por ello, la fotovoltaica cada día atrae más capital y es un sector clave de la transición energética en todo el mundo. Para inversores y bancos de préstamo, la seguridad de sus inversiones es cada vez más importante. En este contexto Aristoteles minimiza los riesgos, gracias a su capacidad de machine learning, que identifica problemas técnicos existentes o potenciales en tiempo real, maximizando los rendimientos operacionales a través de los análisis que realiza de plantas fotovoltaicas específicas con sistemas comparables.

La plataforma Aristoteles de Kaiserwetter integra ahora los mercados de electricidad para ofrecer una visión diaria de los principales mercados de energía mundial. ¿Nos podéis adelantar qué mercados se incluyen?

Esta es la novedad más destacada ahora mismo de la plataforma. Aristoteles incluye los mercados europeos más importantes, entre los que se incluye OMEI, OPEX, Nordpool, GME, así como un mercado estadounidense muy representativo, PJM. Por supuesto, vamos a continuar con la integración de mercados adicionales de manera progresiva, ya que es uno de los valores añadidos más solicitados por los inversores gracias a los beneficios que ofrece la posibilidad de captar el valor de mercado de la electricidad producida en sus activos.

¿Hasta qué punto permite la inteligencia artificial predecir mejor el éxito de las inversiones?

Los inversores andan con mucho cuidado en los tiempos actuales a la hora de movilizar su capital. Aunque no podemos comunicar datos concretos debido a la confidencialidad, sí que podemos afirmar que son predicciones muy significativas. Gracias a nuestra capacidad de comparar instalaciones específicas con otras instalaciones en el mercado (peer benchmarking), Aristoteles puede identificar potenciales de optimización de costes y mejoras de rendimiento. Del mismo modo, Aristoteles ofrece su inteligencia en tiempo real, lo que permite a los inversores tomar las decisiones correspondientes sin perder tiempo. Además, la posibilidad de predecir fallos técnicos ofrece un valor añadido a los inversores que rentabiliza en porcentajes muy importantes sus inversiones.

Kaiserwetter afirma que la plataforma de IoT y AI ofrece una simulación única de las curvas de potencia fotovoltaica que ayuda a predecir el rendimiento de la planta solar con una precisión hasta ahora desconocida. ¿Se puede aplicar también a los nuevos desarrollos de los que hay pocos registros de datos, como módulos +500 W?

La plataforma puede ofrecer una simulación de las curvas de potencia de cualquier planta solar de una forma única en el sector. El único requerimiento por parte de Aristoteles, ya que utiliza datos reales para realizar todos los análisis inteligentes, es que los sistemas respectivos estén ya instalados y operativos.

La plataforma compara ingresos propios con las curvas de precios de los mercados mundiales y combina estos datos con datos externos, como los factores meteorológicos. ¿Tenéis en cuenta variables inesperadas como la crisis de la Covid-19? ¿Hasta qué punto es importante considerar variables poco probables?

Aunque resulta imposible pronosticar eventos externos del sistema energético, como una pandemia, Aristoteles es capaz de analizar el efecto de distintos sucesos del pasado sobre los mercados mundiales de electricidad. Además, con la creciente integración de los parques eólicos y solares, los cuales nos ofrecen mucha más información para analizar, podemos proporcionar datos micro-meteorológicos globales que mejoran los modelos de pronóstico y, por lo tanto, contribuyen activamente a anticipar cualquier tipo de eventos meteorológicos inesperados.

 Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan los datos de los activos para lograr una detección temprana de fallos. ¿Cómo se pueden detectar los fallos de nuevas tecnologías?

Todo tipo de alteración o fallo en un activo, o en las novedades tecnológicas integradas, es posible predecirlo, ya que no hacemos simulaciones teóricas o artificiales. La Inteligencia Artificial de Aristoteles realiza analíticas, que hacen referencia al comportamiento de la tecnología que está en uso, mediante toda la información recabada por el IoT. Por ello, lo que sí que necesitamos siempre es contar con datos reales y con los datos históricos que el machine learning ha aprendido a lo largo del tiempo para poder aprovecharlos en el futuro.