Predicciones meteorológicas para mejorar la eficiencia de parques eólicos

En la gestión de un parque eólico, una coordinación efectiva es crucial para lograr la máxima eficiencia. Las cambiantes condiciones atmosféricas influyen significativamente en la operativa, haciendo esencial una predicción meteorológica precisa para la gestión óptima de recursos.

Capital Energy, empresa española líder en energías renovables, buscaba minimizar el impacto de la meteorología sobre las operaciones de producción, así como reforzar su operativa de mantenimiento, clave a la hora de prolongar la vida útil y la eficiencia de los aerogeneradores.

Impacto de la Meteorología en la Gestión de Parques Eólicos

Dado que las tareas de mantenimiento requieren paralizar temporalmente el aerogenerador en el que se está trabajando, la capacidad de poder prever su rendimiento en función de la meteorología permite realizar estas tareas cuando se espera una menor producción, evitando así detener la actividad en los períodos de alta eficiencia.

Para hacer frente a este reto, Vexiza ha proporcionado a Capital Energy estimaciones detalladas del rendimiento esperado para cada aerogenerador. Así, hemos desarrollado un algoritmo avanzado que analiza la producción histórica del parque, junto a datos meteorológicos de reanálisis de ese mismo periodo de hasta 7 variables diferentes.

Maximizando la Eficiencia de los Parques Eólicos

Nuestro modelo ha logrado un hito significativo al explicar con éxito el 75% de la variabilidad en la producción energética de cada aerogenerador (R² = 75%). La estimación individualizada de la producción de cada uno de ellos con un horizonte de 5 días permite una planificación eficaz, asegurando que cada unidad está siempre disponible en su pico de eficiencia.

Adoptando soluciones avanzadas de previsión meteorológica para parques eólicos, la apuesta por la innovación tecnológica de empresas como Capital Energy demuestran que la sostenibilidad y la eficiencia pueden ir de la mano para alcanzar un futuro más limpio y sostenible.

 

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