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05 May 2022 Cádiz | Ingenierías, Recursos Naturales y Medio Ambiente

UCA y GEN aumentan su impacto en el diseño de sistemas inteligentes para la gestión de instalaciones fotovoltaicas

Fuente: UCA

La Universidad de Cádiz, a través del grupo de investigación de Matemáticas para el diseño Sistemas Inteligentes (M·CIS), está llevando a cabo una colaboración intensiva con la empresa pública municipal Grupo Energético de Puerto Real (GEN) sobre sistemas automáticos e inteligentes para la optimización de instalaciones fotovoltaicas. El equipo de la UCA, liderado por el catedrático Jesús Medina, han presentado los resultados de la tercera fase del proyecto conjunto M·CIS-GEN, denominada Mantenimiento prediCtIvo Sistemático e INteliGENte de Instalaciones fotovoltaicas (M·CIS-inGENia), en la Facultad de Ciencias del Campus de Puerto Real.

M·CIS ha tratado sobre los últimos avances en el modelo de detección de anomalías en la generación de energía, que ha incorporado nuevas funcionalidades para una mejor interpretación y adaptación de los datos de entrada. Además, se ha desarrollado un nuevo módulo para un mantenimiento predictivo que permite evitar los costosos mantenimientos correctivos, tanto en horas de trabajo como en producción de energía. Todas las salidas (recomendaciones) se expresan en lenguaje natural para una correcta interpretación por el usuario. Estos módulos continuarán su desarrollo en un nuevo proyecto de reciente concesión: iPREDICE: Investigación de una PlatafoRma intEligente de mantenimiento preDICtivo de infraEstructuras, que está subvencionado por las ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI), en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

En este proyecto también participan las empresas Wattabit S.L., Alisea Esco S.A. y la Asociación Empresarial Multisectorial Innovadora para las Ciudades Inteligentes. Además de avanzar en los módulos anteriores, se desarrollará un sistema de predicción de generación de energía, en palabras de Jesús Medina: “ fundamental para la gestión de instalaciones autosuficientes, tan demandado en la actualidad”.

El grupo de investigación M·CIS cuenta con una experiencia de más de 20 años desarrollando herramientas matemáticas innovadoras para el diseño de sistemas automáticos en inteligencia artificial (IA). Esto se refleja en las más de 200 publicaciones científicas internacionales, en los competitivos proyectos en los que han estado trabajando, así como de liderar la propia Red Europea en Análisis Forense Digital DIGital FORensics: evidence Analysis via intelligent Systems and Practices (DigForASP), que coordina el profesor Jesús Medina. Por su capacidad y trazabilidad, las herramientas desarrolladas son fundamentales para la extracción, tratamiento y predicción de información a partir de bases de datos (big data).

Por su parte, la empresa GEN es la responsable de los principales servicios operativos de Puerto Real, encargándose tanto del abastecimiento de agua, su saneamiento y depuración, así como de la regida de residuos y la limpieza viaria municipio entre otros. Asimismo, también está colaborando con la Universidad de Cádiz en otros retos, como en el desarrollo de contratos predoctorales industriales y de otros proyectos como el titulado Mathgreen: Técnicas matemáticas difusas para los retos de las energías renovables en un marco discreto, financiado con fondos FEDER y de la Junta de Andalucía. Por todo ello, como aseguran sus promotores, se trata de una empresa que apuesta firmemente por la innovación, el desarrollo tecnológico y la productividad.

Los investigadores de la UCA han manifestado su satisfacción por esta colaboración que consideran “muy fructífera, incorporando nuevas empresas del sector y obteniendo resultados tecnológicos disruptivos, que permitirán que otros negocios del sector también aumenten su competitividad, eficiencia e internacionalización”.

Imagen 1: Investigadores de la UCA y la empresa municipal de Puerto Real han finalizado la tercera fase del  proyecto ‘M·CIS-GEN’, que desarrolla sistemas automáticos de inteligencia artificial en energías renovables