La noruega Statkraft ha liderado el proyecto Acadiems, denominado “Sistema de gestión inteligente de generación, almacenamiento y demanda de energía renovable para el mercado eléctrico”, con el objetivo de desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial para la gestión de la energía.
Este proyecto estratégico de I+D, llevado a cabo junto con CENER, IGNIS, NAITEC, GEOACTIO y Electra Valdizarbe, ha consistido en el desarrollo de un sistema que incorpora inteligencia artificial y que permite coordinar los recursos de generación renovable, los sistemas de almacenamiento y la flexibilidad de la demanda para ofrecer servicios en los mercados eléctricos diario, intradiarios y servicios de balance (regulación secundaria y terciaria). Esto conlleva beneficios para todos los agentes en la cadena de valor del sistema eléctrico y permite a los consumidores-prosumidores, además de a los generadores, obtener retornos económicos al proporcionar servicios de flexibilidad.
En el marco de este proyecto, Statkraft ha desarrollado diferentes módulos de predicción a corto plazo de los precios de los mercados en los que podría participar la planta, incluyendo mercado diario, intradiarios, banda secundaria, así como los precios previstos de los desvíos.
Además, ha desarrollado un modelo de optimización de la operación de una planta de generación renovable hibridada con una batería. Este modelo se ha ensayado en un simulador de la batería Tesla Powerpack 2.5 (4h), con una capacidad total de 1.100 kWh, que fue instalada en noviembre de 2019 en el parque eólico Montes de Cierzo, en el municipio navarro de Tudela. Para llevar a cabo los ensayos se instaló en un equipo un simulador de la batería hibridada para recibir las consignas del modelo de optimización desarrollado. Junto con CENER se ha logrado definir el intercambio de información de estos modelos con la plataforma HMI-Cloud, que se ha desarrollado durante este proyecto para operar la planta en remoto desde la nube.
Este proyecto, que comenzó en 2022 y ha concluido con éxito el pasado mes de febrero, ha permitido desarrollar modelos propios de predicción de precios con inteligencia artificial, así como un modelo de optimización de la operación de una batería, todo ello integrado en una plataforma global operada desde la nube. Esta solución sienta las bases para su aplicación práctica en comunidades energéticas y parques renovables híbridos, facilitando una operación más flexible, resiliente y orientada al mercado.







Deja tu comentario
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios