AI for energy sector

AI para el sector energético

Este repositorio está dedicado al desarrollo de modelos de aprendizaje de máquinas/profundos que pueden integrarse perfectamente en el sector energético. Como todos sabemos, el sector energético juega un papel clave en nuestra vida cotidiana, y sus desafíos se están volviendo cada vez más complejos, particularmente a la luz del cambio climático y el precio volátil de las fuentes de energía fósiles. El objetivo es abordar estos desafíos aprovechando el poder de los modelos impulsados por la IA, que prometen la reducción de costos, la sostenibilidad y la utilización y gestión más eficientes de los recursos energéticos.

Áreas de enfoque clave

1. Pronóstico de demanda de energía

El pronóstico preciso de la demanda de energía es crucial para los proveedores de energía para optimizar los recursos, reducir los costos y garantizar el suministro ininterrumpido. Nuestros modelos de IA analizan datos históricos, patrones climáticos y otros factores para realizar pronósticos de demanda precisos, lo que lleva a una distribución de energía más eficiente.

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  • Pronóstico de consumo de energía
  • Enefit Predice el comportamiento energético de los prosumadores - Kaggle Competition Link (en progreso)

2. Mantenimiento predictivo de la cuadrícula

Mantener las redes de energía es costoso y lento. Nuestros modelos de IA monitorean los componentes de la cuadrícula, predicen cuándo se necesita mantenimiento. Este enfoque proactivo reduce el tiempo de inactividad, mejora la confiabilidad y ahorra costos.

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  • Detección de fallas de la línea de transmisión
  • Detección de falla de la turbina eólica

3. Predicción de la generación de energía de energía renovable

A medida que el sector energético cambia hacia fuentes renovables, las predicciones precisas de la generación de energía a partir de los datos meteorológicos son esenciales. Nuestros modelos de IA optimizan el uso de recursos renovables para una mejor gestión de la red.

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  • Pronóstico de generación de energía solar

4. Gestión de energía (en edificios y casas)

El uso eficiente de energía se extiende más allá de la infraestructura a gran escala. La IA optimiza el consumo de energía dentro de los edificios y casas ajustando los sistemas de calefacción, enfriamiento e iluminación, reduciendo los desechos y bajando las facturas de energía.

5. Predicción de estabilidad de la red inteligente

La futura red inteligente requiere monitoreo en tiempo real y toma de decisiones para la estabilidad. Nuestros modelos de IA predicen problemas de estabilidad de la red y proponen soluciones en tiempo real, evitando los cortes de energía y las interrupciones.

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  • Predicción de estabilidad de la cuadrícula