{"id":177929,"date":"2024-10-29T10:38:02","date_gmt":"2024-10-29T09:38:02","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=177929"},"modified":"2024-10-29T10:38:04","modified_gmt":"2024-10-29T09:38:04","slug":"desarrollan-un-gemelo-digital-basado-en-ia-para-predecir-la-produccion-de-las-plantas-de-cogeneracion-energetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/desarrollan-un-gemelo-digital-basado-en-ia-para-predecir-la-produccion-de-las-plantas-de-cogeneracion-energetica\/","title":{"rendered":"Desarrollan un gemelo digital basado en IA para predecir la producci\u00f3n de las plantas de cogeneraci\u00f3n energ\u00e9tica"},"content":{"rendered":"\n

La pyme valenciana Ceteck<\/a> y el profesor de la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH) Juan Pardo Albiach<\/a> desarrollan este modelo predictivo que recopila las variables que afectan a la producci\u00f3n de energ\u00eda en estas plantas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Ernesto
Ernesto Bedrina, fundador de Ceteck, y el profesor Juan Pardo Albiach, investigador principal del grupo ESAI en la CEU UCH, lideran este proyecto de transferencia para el modelado o gemelo digital de la estructura de una planta de cogeneraci\u00f3n energ\u00e9tica.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La empresa valenciana Ceteck<\/a><\/strong> y la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH)<\/strong> han colaborado en el desarrollo de un gemelo digital basado en IA para las plantas de cogeneraci\u00f3n<\/strong>, que permite ajustar la predicci\u00f3n de la energ\u00eda que pueden exportar a la red<\/strong> en los siete d\u00edas siguientes. Su dise\u00f1o permite combinar datos de eficiencia de producci\u00f3n de las turbinas de gas y vapor de estas plantas, con variables como la energ\u00eda consumida por la propia planta y la predicci\u00f3n de la temperatura exterior, que es determinante para la eficiencia de estas plantes de energ\u00eda sostenible.<\/p>\n\n\n\n

La pyme Ceteck<\/a><\/strong>, dedicada al desarrollo de software y servicios para la Industria 4.0, hab\u00eda dise\u00f1ado un sistema de monitorizaci\u00f3n<\/strong> de todos los par\u00e1metros en cada una de las m\u00e1quinas que componen una planta de cogeneraci\u00f3n<\/strong>, capturando gran cantidad de informaci\u00f3n en tiempo real, mediante sistemas de Big Data. Pero quer\u00edan mejorar su precisi\u00f3n, por lo que decidieron colaborar de nuevo con la CEU UCH.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan destaca el fundador de Ceteck, Ernesto Bedrina<\/strong>, \u201cquer\u00edamos dar un paso m\u00e1s en nuestra tecnolog\u00eda y para eso necesit\u00e1bamos acceder al conocimiento generado por la investigaci\u00f3n sobre la aplicaci\u00f3n de la IA para generar predicciones mucho m\u00e1s ajustadas. Gracias a esta nueva colaboraci\u00f3n con la Universidad, en concreto con el grupo de investigaci\u00f3n ESAI del doctor Juan Pardo Albiach en la CEU UCH, nuestro gemelo digital mejora su eficacia predictiva, lo que le da m\u00e1s valor en el mercado energ\u00e9tico\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Modelos predictivos y eficiencia energ\u00e9tica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para conocer la capacidad de producci\u00f3n de energ\u00eda el\u00e9ctrica y energ\u00eda t\u00e9rmica de una planta de cogeneraci\u00f3n <\/strong>es necesario predecir la generaci\u00f3n de ambas turbinas, tanto la de gas como la de vapor, y a su vez establecer la energ\u00eda que va a ser consumida por la propia planta. A ello se suma un factor determinante para la efectividad del proceso de cogeneraci\u00f3n: la temperatura exterior en la ubicaci\u00f3n exacta de cada planta.<\/p>\n\n\n\n

Dado que no es f\u00e1cil obtener una predicci\u00f3n de temperatura<\/strong> muy ajustada por los canales habituales, ya que una planta puede estar ubicada en una zona geogr\u00e1fica donde no haya una estaci\u00f3n cercana, se decidi\u00f3 incorporar al modelo una instalaci\u00f3n atmosf\u00e9rica propia, para predecir la temperatura a partir de datos propios. Todo esto implica el manejo de una cantidad elevada de variables a monitorizar y estudiar para ver sus efectos sobre la predicci\u00f3n de producci\u00f3n energ\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan destaca el profesor Juan Pardo Albiach<\/a>, del Departamento de Matem\u00e1ticas, F\u00edsica y Ciencias Tecnol\u00f3gicas de la CEU UCH<\/strong>, \u201cpara hacer predicciones de producci\u00f3n que combinen todo este volumen de datos y que sean ajustadas es necesario desarrollar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico basados en datos. Y adem\u00e1s estos modelos han de ser explicativos, es decir, que mediante t\u00e9cnicas de IA nos permitan entender cu\u00e1les son aquellas variables que m\u00e1s influyen en la producci\u00f3n de energ\u00eda y en la mejora de la eficiencia de las plantas de cogeneraci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Transferencia universidad-empresa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La colaboraci\u00f3n entre Ceteck y la CEU UCH<\/strong> ha permitido realizar un modelado o gemelo digital de la estructura de una planta de cogeneraci\u00f3n<\/strong>, con el fin de poder extender su uso a distintas plantas energ\u00e9ticas de cogeneraci\u00f3n con caracter\u00edsticas similares, lo qe permite a Ceteck ampliar su cuota de mercado en el sector energ\u00e9tico. Ambas entidades ya colaboraron en un proyecto previo de gemelo digital, desarrollado en 2022<\/a><\/strong>, para la predicci\u00f3n de fallos en diferentes tipos de maquinaria a partir del an\u00e1lisis de vibraciones, que permite realizar un mantenimiento predictivo y evitar las paradas de emergencia que detienen la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La pyme valenciana Ceteck desarrolla software y servicios para la Industria 4.0<\/a> destinados a la optimizaci\u00f3n de los procesos de producci\u00f3n industrial y a la sostenibilidad ambiental mediante la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas avanzadas a la industria. El profesor Juan Pardo Albiach<\/a><\/strong>, del Departamento de Matem\u00e1ticas, F\u00edsica y Ciencias Tecnol\u00f3gicas, aplica t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, miner\u00eda de datos y otras t\u00e9cnicas avanzadas de estad\u00edstica a problemas relacionados con el Big Data o grandes conjuntos de datos generados en tiempo real, para el desarrollo de sistemas de inteligentes, aprendizaje autom\u00e1tico, detecci\u00f3n de patrones y comprensi\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos. Este nuevo proyecto de transferencia entre la CEU UCH y Ceteck <\/strong>est\u00e1 financiado por la Generalitat Valenciana<\/strong>, dentro del programa de subvenciones para la realizaci\u00f3n de estancias del personal investigador doctor en empresas de la Comunidad Valenciana CIAEST\/2023<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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