La startup española Aimperium ha desarrollado tres productos en los que aplica inteligencia Artificial y Machine Learning: AI-IRR, un módulo que se basa en la predicción de la irradiancia a corto plazo; AI-WIND, un módulo para predecir la velocidad del viento; y AI-Backtracking, un módulo de optimización de los ángulos de trackers solares.
La empresa se creó originariamente a finales de 2020: dos ingenieros industriales con sede en Murcia fundan Aimperium que, a principios de 2021, ofrecía instalaciones solares de autoconsumo fotovoltaico y auditorías energéticas para clientes industriales y residenciales. En paralelo, uno de los socios culminó ese año sus estudios de doctorado centrado en la aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning para resolver problemáticas complejas en diversos campos.
“Un año después, somos una StartUp que ya tiene facturación, tenemos en fase PoC –Proof of Concept– tres de nuestros productos con importantes empresas del sector energético y estamos preparando nuestra primera ronda de inversión, en la que esperamos levantar un mínimo de 400.000 euros”, explican a pv magazine sus creadores.
El Proof of Concept es una parte fundamental del proceso de diseño. Se trata de una prueba inicial de una idea, método o producto con el fin de mostrar su potencial y viabilidad en el mundo real. «Uno de los mayores retos que afrontan las fuentes de energías renovables es su carácter intermitente. Saber con precisión la disponibilidad de la energía proveniente de fuentes renovables resuelve problemas técnicos y económicos: dota la red eléctrica de mayor estabilidad; evita daños en dispositivos y maximiza la generación de energía mediante la correcta optimización de diferentes parámetros, entre otros aspectos. demás, maximiza beneficios para las empresas que estén en el mercado eléctrico diario e intradiario», explican los ingenieros.
Uno de sus productos es AI-IRR, un módulo que se basa en la predicción de la irradiancia a corto plazo. Se encuentra en fase de prueba en parques solares con estructura fija, con seguidores de diferentes fabricantes y con paneles bifaciales.
En la gráfica se observa la irradiancia global horizontal (GHI – Global Horizontal Irradiance) recibida en un minuto, en Wh/m2, con cielo claro, irradiancia con las nubes y el comportamiento de 3 algoritmos basados en inteligencia artificial, diseñados por Aimperium para estimar la energía a corto plazo (1 hora).
El segundo producto es AI-WIND, un módulo que se basa en la predicción de la velocidad del viento. “En este caso, nuestro módulo de predicción de la velocidad del viento a corto plazo se encuentra en fase de comercialización en un parque fotovoltaico con tracker solar, y está en prueba en un parque eólico en un país del Este de Europa”, explican. “Estimar la velocidad del viento a corto plazo (del orden de 10 minutos) en un parque fotovoltaico con tracker solar da la posibilidad de anticiparse a altas rachas del viento, protegiendo así los seguidores”.
En la gráfica se recogen los valores reales y estimados de la media de la velocidad de viento en 10 minutos. El algoritmo de la velocidad de viento tiene en cuenta diferentes puntos espaciales y parámetros como humedad relativa y presión atmosférica. “De esta forma somos capaces de detectar correlación espacio-temporal, lo que potencia en gran medida la precisión en la estimación del viento a corto plazo”, dicen desde Aimperium.
Finalmente, AI-Backtracking es un módulo de optimización de los ángulos de trackers solares. “A diferencia de los algoritmos disponibles en el mercado de Backtracking, los que se basan solamente en la posición solar, nuestro algoritmo tiene en cuenta otros factores, como la irradiancia difusa o la suciedad, entre otro”, dicen los creadores.
En la gráfica se muestra la simulación de la ganancia de una planta solar con AI-Backtracking: a primeras y últimas horas del día, la generación se aproxima lo máximo posible a la generación ideal.
Respecto a los futuros pasos de la empresa, “el roadmap de Aimperium se centra en el trayecto completo de la energía renovable, desde su producción hasta el consumo, abarcando el almacenamiento y el transporte. En ese sentido, afirman que pretenden ayudar a desarrollar y mejorar nuevas tecnologías en energías renovables como el hidrógeno verde”, concluyen. En este sentido, avanzan que su software de mantenimiento predictivo ayudará a prolongar el ciclo de vida de las instalaciones de H2, sometidas a altas temperaturas y alta presión.
Este contenido está protegido por derechos de autor y no se puede reutilizar. Si desea cooperar con nosotros y desea reutilizar parte de nuestro contenido, contacte: editors@pv-magazine.com.
Al enviar este formulario, usted acepta que pv magazine utilice sus datos con el fin de publicar su comentario.
Sus datos personales solo se divulgarán o transmitirán a terceros para evitar el filtrado de spam o si es necesario para el mantenimiento técnico del sitio web. Cualquier otra transferencia a terceros no tendrá lugar a menos que esté justificada sobre la base de las regulaciones de protección de datos aplicables o si pv magazine está legalmente obligado a hacerlo.
Puede revocar este consentimiento en cualquier momento con efecto para el futuro, en cuyo caso sus datos personales se eliminarán inmediatamente. De lo contrario, sus datos serán eliminados cuando pv magazine haya procesado su solicitud o si se ha cumplido el propósito del almacenamiento de datos.
Puede encontrar más información sobre privacidad de datos en nuestra Política de protección de datos.