Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Previsión de producción eólica
Uso de modelos de aprendizaje automático para anticipar la producción de energía de los aerogeneradores a corto, medio y largo plazo, basándose en datos meteorológicos e históricos.
Optimización del despacho
Aplicación de algoritmos de IA para asignar de manera óptima los recursos energéticos provenientes de fuentes renovables en la red, minimizando las pérdidas y los costos.
Redes neuronales recurrentes (RNR) para series temporales
Arquitectura de IA especializada en el procesamiento de datos secuenciales, utilizada para modelar y prever los perfiles de producción y consumo de energía renovable.
Máquina de vectores de soporte (SVM) para clasificación de recursos
Algoritmo supervisado empleado para clasificar el potencial energético de sitios o para identificar anomalías de funcionamiento en las instalaciones renovables.
Algoritmos genéticos para ubicación de aerogeneradores
Métodos de optimización inspirados en la evolución natural, utilizados para determinar la configuración espacial óptima de un parque eólico con el fin de maximizar la producción y minimizar los efectos de estela.
Aprendizaje por refuerzo para gestión de baterías
Técnica de IA donde un agente aprende una política de carga y descarga óptima para un sistema de almacenamiento de energía, con el fin de suavizar la producción intermitente de las energías renovables.
Modelo híbrido ARIMA-Redes neuronales
Combinación de modelos estadísticos (ARIMA) y redes neuronales para capturar tanto las tendencias lineales como los patrones no lineales complejos en las series temporales de energía solar.
Detección de anomalías mediante Isolation Forest
Algoritmo no supervisado eficaz para identificar rápidamente fallos o bajo rendimiento en paneles solares o turbinas eólicas aislando las observaciones anómalas.
Sistema de Gestión de Energía (SGE) basado en IA
Plataforma de software inteligente que optimiza en tiempo real el flujo de energía dentro de microrredes o edificios, integrando pronósticos de producción renovable y patrones de consumo.
Agregación de datos mediante aprendizaje federado
Técnica de IA que permite entrenar un modelo global con datos descentralizados (ej: diferentes parques solares) sin centralizar la información bruta, preservando así la privacidad.
Previsión de irradiancia solar mediante CNN
Uso de redes neuronales convolucionales para analizar imágenes satelitales o meteorológicas y predecir con precisión la irradiancia solar futura, clave para la producción fotovoltaica.
Reducción de potencia (Power Curtailment) optimizada
Estrategia impulsada por IA para reducir intencionalmente y de manera óptima la producción de energía renovable con el fin de prevenir la sobrecarga de la red cuando la oferta supera la demanda.
Modelado de la volatilidad mediante GARCH
Aplicación de modelos econométricos GARCH para cuantificar y prever la variabilidad (volatilidad) de la producción de energía renovable, esencial para la gestión de riesgos en los mercados energéticos.
Gemelo Digital de una granja solar
Réplica virtual dinámica de una instalación solar, alimentada por datos en tiempo real y modelos de IA, para simular, predecir y optimizar su comportamiento y mantenimiento.
Optimización del ángulo de inclinación mediante IA
Algoritmo que calcula continuamente el ángulo de inclinación óptimo de los paneles solares (para sistemas de seguimiento) para maximizar la captura de energía solar a lo largo del día y del año.
Redes generativas antagónicas (GAN) para síntesis de datos
Uso de GANs para crear datos meteorológicos o de producción sintéticos pero realistas, permitiendo entrenar modelos de predicción más robustos cuando los datos reales son escasos.