Candidatura

Mejora de eficiencia de la generación fotovoltaica con Machine Learning

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Las instalaciones de generación solar están formadas por conjuntos de placas fotovoltaicas montadas sobre soportes móviles (seguidores solares). Los seguidores solares deben maximizar la orientación a la luz solar y proteger las placas ante vientos fuertes. Mediante rutinas de predicción de viento basadas en Machine Learning, se optimiza el movimiento de las placas incrementando la energía generada, aumentando la eficiencia energética de los motores de movimiento, una solución robusta y segura

Más información en: https://grs.energy

Indicadores y procesos de mejora

Indicadores de mejora

1. Incremento energía generada

2. Seguridad de las placas ante eventos de viento fuertes

3. Incremento de eficiencia en motores de movimiento de los seguidores solares

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Estimación 1-4% de aumento de generación

Estimación 10-20% aumento eficiencia de los seguidores

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Esta en situación de piloto, pero la estimación depende del número de instalaciones en las que se introduzca en producción.

Estimando unos 300g de CO2 por Kwh (Informes CNMC huella de carbono) podemos estimar que mediante estos algoritmos de eficiencia se podrían generar 100-300 GWh adicionales al año, esto serían 300 Toneladas CO2 por GWh o sea un potencial de reducción hasta 90.000 Tm CO2