Protección de aves y optimización eólica con Inteligencia Artificial

Indicadores y procesos de mejora

La implantación del sistema predictivo ha generado mejoras significativas en procesos claves:

– Proceso mejorado mediante decisiones basada en datos: La plataforma centraliza información meteorológica y operativa, facilitando decisiones objetivas y autónomas en tiempo real. Además incorpora retroalimentación, lo que permite un aprendizaje y mejora continua del modelo

– Mayor eficiencia operativa: La mejora de las decisiones se traduce en un incremento del tiempo operativo y una reducción de paradas innecesarias, evitando pérdidas energéticas y sanciones regulatorias, así como la optimización de la producción mediante la coordinación de los mantenimientos con los momentos de más alto riesgo

– Innovación y evolución tecnológica: La anticipación y precisión en las paradas permite un modelo más autónomo, optimizando la producción y minimizando el riesgo para las aves

Estas mejoras refuerzan el compromiso de Naturgy con la sostenibilidad, la innovación y la excelencia operativa

Cuantificación/Estimación reducción consumo

La solución combina una plataforma integrada con un modelo predictivo que optimiza tanto la operación como la protección de la biodiversidad. Gracias a la centralización de datos meteorológicos, operativos y de ornitológicos, los equipos acceden a información objetiva y en tiempo real que reduce significativamente el esfuerzo manual de observación y análisis, liberando horas de dedicación de los ornitólogos. Al anticipar riesgos de forma precisa, se minimizan paradas innecesarias, lo que se traduce en un incremento de horas operativas de los aerogeneradores y en la reducción del porcentaje de tiempo fuera de servicio. De este modo, se evita la pérdida de energía asociada a paradas preventivas excesivas y se maximiza la producción renovable disponible. Asimismo, la plataforma disminuye la duplicidad de tareas y la incertidumbre en la toma de decisiones, reduciendo el consumo de recursos humanos y mejorando la eficiencia energética de los parques

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

La normativa de protección de avifauna en parques eólicos obliga a detener aerogeneradores de manera preventiva, reduciendo la disponibilidad de los activos renovables. Nuestro modelo predictivo, basado en inteligencia artificial, anticipa los momentos de mayor riesgo real para las aves, lo que permite planificar paradas más precisas y evitar detenciones innecesarias. Gracias a ello, los aerogeneradores incrementan sus horas operativas, mejorando así la eficiencia en el uso de los activos. Este aumento de producción renovable evita la reducción de energía verde en el mix, que de otro modo podría ser compensada con tecnologías de mayor huella de carbono. De este modo, la solución contribuye indirectamente a la reducción de emisiones de CO₂, al tiempo que protege la biodiversidad y refuerza el compromiso de Naturgy con la sostenibilidad y la transición energética

Innovación aplicada y buenas prácticas

Nuestro proyecto aplica inteligencia artificial para crear un modelo predictivo que aborda de forma innovadora el reto de la colisión de aves protegidas con aerogeneradores. La solución no solo centraliza, sino que también estandariza datos meteorológicos, de operación y observaciones de avifauna, lo que permite comparabilidad, reutilización y transferencia de buenas prácticas entre parques. Esta estandarización facilita procesos replicables y escalables, reforzando la innovación aplicada al sector. El modelo transforma la toma de decisiones al pasar de criterios subjetivos a decisiones objetivas y consistentes, basadas en múltiples variables, aumentando la fiabilidad y reduciendo la incertidumbre. Además, la capacidad del machine learning permite procesar más datos y factores de los que un humano podría manejar, mejorando la velocidad de respuesta. De este modo, se logra un equilibrio sistemático entre la protección de la biodiversidad y la optimización de la producción renovable

Uso de tecnologías (TICs)

La explotación del modelo se realiza a través de una plataforma integrada que pone la tecnología al servicio de los usuarios, facilitando una gestión más sencilla, coordinada y eficiente. La herramienta ofrece accesibilidad multiusuario, permitiendo que el equipo de sostenibilidad, sala de control y ornitólogos consulten la información en tiempo real y actúen de forma coordinada con la mejor información disponible. Su uso desde dispositivos móviles facilita el registro de datos en campo integrándose con el resto de información operativa. El modelo transforma grandes volúmenes de datos meteorológicos, operativos y de avifauna en información estructurada y objetiva, aportando un valor que supera la capacidad de análisis humano permitiendo la mejora en la eficacia de toma de decisiones. Además, al estandarizar la información, la plataforma establece un lenguaje común, reduciendo subjetividad y reforzando un proceso de decisión compartido, ágil y fiable