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Hitachi Energy desarrolla app basada en IA para optimizar la previsibilidad de sistemas energéticos

Nov 14, 2024

La aplicación Nostradamus AI cuenta con funciones que permiten anticipar escenarios referentes a generación de energía renovable y precios de mercado, entre otros aspectos.

Hitachi Energy lanzó una nueva solución de previsión energética basada en inteligencia artificial (IA), llamada Nostradamus AI. Esta aplicación aprovecha los 30 años de los datos más extensos del mercado de la energía para proporcionar a las empresas de servicios públicos, productores, comercializadores y operadores de sistemas de energía, pronósticos altamente precisos.

Nostradamus AI consiste en un moderno motor de inteligencia artificial que genera previsiones con una precisión estimada en un 20% superior a los objetivos del sector, optimizando las inversiones en energía, las estrategias comerciales y las oportunidades de ingresos, como también agilizando la eficiencia operativa y la planificación de recursos, y garantizando la transparencia para el cumplimiento de la normativa.

El volumen de los datos se ha disparado con la evolución de la red. Según la Agencia Internacional de Energía, las turbinas eólicas del mundo, por ejemplo, registran más de 400.000 millones de puntos de datos individuales por año, y los contadores inteligentes generan varios miles de veces más puntos de datos que sus similares analógicos, a los que están sustituyendo.

Al mismo tiempo, la demanda de electricidad no deja de crecer y las organizaciones se ven presionadas para cumplir sus objetivos de seguridad energética y descarbonización. Estas fuerzas del mercado están impulsando a las organizaciones hacia la IA, que puede procesar grandes conjuntos de datos dispares para aumentar significativamente la precisión de sus previsiones.

“La previsión avanzada es integral para gestionar eficazmente la estrategia de la cartera de energía de una empresa, permitiendo a los operadores y analistas tomar decisiones informadas a través de sus negocios rápidamente”, señaló Massimo Danieli, director general de la Unidad de Negocio de Automatización de la Red de Hitachi Energy.

Agregó que “hemos aplicado nuestra experiencia en la energía y la ciencia de datos para crear un motor de IA que puede acelerar significativamente la capacidad de los usuarios para tomar decisiones impactantes con sus datos de energía, ofrecer una mayor rentabilidad en todos sus negocios y escalar a medida que evoluciona la red”.

IA para el sector energético

Creada específicamente para el sector de la energía gracias a la experiencia de Hitachi Energy, la app Nostradamus AI combina datos de rendimiento de la red, previsiones de mercado y supervisión avanzada de activos, con el respaldo del aprendizaje automático y otras mejores prácticas de ciencia de datos.

Esta solución es una herramienta de análisis predictivo configurable que pone el poder en manos de inversores, operadores, desarrolladores y comerciantes. Así, los usuarios pueden introducir sus propios datos y los de terceros, así como sus parámetros exclusivos en los modelos preconfigurados y estándar, para generar previsiones precisas y personalizadas específicas de la energía −denominadas “pipelines”− referentes a la carga del sistema, generación eólica y solar, y precios del mercado.

La aplicación está construida con una arquitectura componible, lo que permite a las organizaciones utilizar sus puntos finales de interfaz de programación de aplicaciones (API) existentes para acelerar y escalar el desarrollo, y es fácil de automatizar e integrar con los sistemas de los usuarios.

“La nueva solución de Hitachi Energy se integra con los datos de los clientes a través de su propio producto de energía AI. Además, así como amplias herramientas de previsión y diseño de aplicaciones, que apoyan y guían a los clientes en el uso de modelos de aprendizaje automático (incluyendo técnicas de última  generación), la solución de Hitachi Energy gestiona de forma transparente cada etapa del ciclo de vida del modelo, combinando la experiencia en el dominio de la energía con una estrategia eficaz de aprendizaje automático», destacó Maryam Akram, director de Investigación de Chartis Research.

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