La Universidad de Cádiz (UCA), a través del grupo de investigación de Matemáticas para Sistemas Computacionales Inteligentes (M·CIS) inició hace dos años un proyecto de investigación y colaboración con la empresa pública municipal Grupo Energético de Puerto Real (GEN) sobre sistemas inteligentes para la optimización de instalaciones fotovoltaicas.
El equipo de investigación de la UCA, liderado por el catedrático Jesús Medina, ha trabajado junto con la empresa GEN en este sistema construido sobre un marco matemático basado en lógica difusa y en el uso de redes de Petri, que genera automáticamente descripciones lingüísticas de los informes de alertas de las instalaciones fotovoltaicas. De esta forma, esta herramienta es capaz de detectar si una instalación fotovoltaica funciona correctamente o si está padeciendo algún problema, así como de qué tipo se trata, produciendo en este caso una alerta con una descripción en lenguaje natural.
“La colaboración surge de una necesidad del grupo energético, que tiene seis instalaciones diferentes, y quería ser más eficiente en el mantenimiento de estas plantas”, ha dicho a pv magazine Jesús Medina, responsable del proyecto. “Nos preguntaron si era posible diseñar un sistema automático que detectara las anomalías y les informase de manera sencilla. Con el sistema inteligente que hemos desarrollado, el técnico recibe en su teléfono móvil, en lenguaje natural –esto es, en palabras–, cinco tipos de mensaje diferentes”, explica. Estos mensajes son:
- La instalación funciona correctamente.
- La instalación funciona, pero su generación no es la prevista.
- Debería comprobarse la instalación, puede haber un error en un String / un inversor…
- La instalación no funciona correctamente, urge una revisión. El error es debido a … (un string /un inversor…)
- La instalación no funciona.
El equipo ha finalizado su segunda fase, que añadió a la primera la implementación de un sistema matemático inteligente capaz de detectar anomalías en la generación de energía, y está a punto de comenzar la tercera fase. “Esta tercera fase consistirá en diseñar un nuevo módulo para la realización de un mantenimiento predictivo, así como en afinar las causas y explicarlas en los distintos tipos de mensajes. Por ejemplo, determinar si es la suciedad la que provoca que la generación no sea la prevista”, dice Jesús Medina.
El coordinador del proyecto afirma que es perfectamente exportable y estaría listo para su comercialización. 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).
El equipo de investigación está formado actualmente por 8 doctores y tres estudiantes de doctorado, y cuenta con una experiencia de más de 20 años desarrollando innovadoras herramientas matemáticas para el diseño de sistemas automáticos en inteligencia artificial (IA). Esto se refleja en las más de 200 publicaciones científicas internacionales, en los proyectos en los que han estado trabajando, además de la propia red europea en análisis forense digital DIGital FORensics: evidence Analysis via intelligent Systems and Practices (DigForASP) que coordina el catedrático Jesús Medina.
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