La transición energética da un papel protagonista a la analítica de datos y simulación en la transformación digital del sector

Smart Energy

SEP
2021

Lucas García


Senior Application Engineer en MathWorks
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El cambio climático es uno de los mayores retos mundiales a los que se enfrentará nuestra y futuras generaciones en las áreas de ciencia e ingeniería. Sabemos que la necesaria revolución energética pasa por una fuerte apuesta en energías renovables. Estas fuentes de energía generan cantidades ingentes de datos, ofreciendo un interesante campo de aplicación para la analítica de datos y plataformas IIoT: previsión energética, evaluación de la incertidumbre, estudio de emplazamientos, mantenimiento predictivo y gemelos digitales, etc. En esta sesión, mostraremos cómo diferentes compañías utilizan MATLAB para afrontar el desarrollo de soluciones en estas áreas con el objetivo de generar la energía del futuro.

Biografía

Autor

Senior Application Engineer en MathWorks especializado en Machine Learning y Big Data Analytics con más de 14 años de experiencia en la industria del software e investigación. Lucas es licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid y máster en Ingeniería Matemática y doctor en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid. Su investigación está centrada en el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas de optimización combinatoria

Acerca de MathWorks

MathWorks es la empresa líder en desarrollo de software de computación matemática.
Ingenieros y científicos de todo el mundo confían en sus productos para acelerar el ritmo de la innovación y desarrollos. MATLAB y Simulink se utilizan para el análisis y diseño de sistemas, supervisión del rendimiento, optimización de procesos de mantenimiento y cumplimiento de normativas entre otros.

Con MATLAB® y Simulink® es posible:

  • Realizar estudios de viabilidad de sistemas y de integración en la red mediante apps y funciones prediseñadas
  • Adquirir y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real
  • Desarrollar algoritmos de optimización mediante técnicas de machine learning y deep learning
  • Desarrollar soluciones de trading de energía y gestión de riesgos (ETRM)
  • Desplegar el código desarrollado directamente en sistemas embebidos y en tiempo real
  • Diseñar algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el matenimiento predictivo y la optimización de operaciones.
  • Implementar gemelos digitales para su aplicación, ya sea en dispositivos edge inteligenes, PLCs, controladores industriales o en la infraestructura TI del sistema