Consultora de Ingeniería de Sistemas de Energías Renovables aplicando Inteligencia Artificial

Todos, organizaciones y personas, están inmersos en una era de transformaciones. Los nuevos dispositivos inteligentes (IoT), la necesidad de digitalizar nuestros procesos y servicios (Event Streaming), junto con la consolidación de las tecnologías cognitivas (IA) , pone de relieve impulsar una gestión del cambio más "ágil" (alcance y el valor) y "lean" (proceso y la calidad).

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Inteligencia Artificial aplicada a la energía del presente

La Inteligencia Artificial tiene actualmente un papel fundamental en la transformación del modelo energético. SINTERAI analiza los retos actuales para la transición energética.

Predicción y optimización en energía

Modelado analítico y predictivo de sistemas de energía renovable:
Las características intermitentes de los sistemas de energía renovables y la complejidad adicional de su integración hacen que el uso de herramientas de modelado sea una necesidad. En SinterAI, desarrollamos algoritmos novedosos y herramientas de cálculo con el objetivo de mejorar el pronóstico de generación y la planificación operativa, así como mejorar las estrategias de respuesta a la demanda de energía. Nuestros modelos matemáticos emplean análisis de escenarios basados en pronósticos meteorológicos y datos geoespaciales que brindan proyecciones precisas de confiabilidad del sistema de energía, emisión de gases de efecto invernadero, costos financieros acumulativos, uso de recursos naturales y eficiencia energética. Nuestra solución puede extenderse para abordar los desafíos energéticos de cualquier magnitud.

IA

La Inteligencia Artificial nos permite adaptarnos al entorno. Además, asociada a la computación, también nos permite hacer algo que nosotros no somos capaces de hacer: manejar ingentes cantidades de datos que, además, han de tratarse de una forma lógica y razonable.

Datos

En el terreno de la energía en concreto, se cuenta con datos sobre meteorología, comportamiento del sistema: quiénes generan electricidad, quiénes la transportan y distribuyen o cómo se almacena y quiénes y/o cómo la consumen. Datos de los que, bien analizados, se puede obtener un conocimiento a medida del ecosistema.

¿Cómo se hace?

Hay que aplicar tres niveles de analítica: descriptiva, para conocer la información de la que disponemos y caracterizar el ecosistema y donde aplicar la inteligencia, analítica predictiva, para anticiparnos a la producción o a la demanda, y la prescriptiva, recomendar acciones y prever qué impacto tendrán para facilitar la toma de decisiones, identiﬁcando la mejor solución de entre todas las posibles.

Participa en la transición energética utilizando inteligencia artificial

La importancia de invertir en la mejora de la gestión de la energía y tomar medidas para anticiparnos y ser más eficientes es el actual reto para mejorar y acelerar la transición energética.

En este sentido, cada ecosistema aporta datos útiles para mejorar la eficacia del sistema global. Por ello, es importante “el impulso de las tecnologías y la gestión del Big Data que facilitará la automatización de los ecosistemas de energía”.

Si quiere unirse a este nuevo e innovador sistema para la gestión de los ecosistemas de energía y quieres aplicarlo como alternativa para el consumo de energía eléctrica, no teniendo tanta dependencia de la red y convirtiéndose en generadores de su propia energía para crear tu propia comunidad energética, póngase en contacto con nosotros.

Ciberseguridad en sistemas Energéticos Inteligentes.

Una red inteligente puede ayudar a las empresas de servicios públicos a conservar energía, reducir costos, aumentar la confiabilidad y la transparencia, y hacer que los procesos sean más eficientes. Se mejoran con las modernas tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), herramientas de monitorización y automatización que brindan a las empresas de servicios públicos visibilidad y control completos sobre sus activos y servicios. Sin embargo, todavía hay algunos desafíos de seguridad que enfrenta Smart Grid y sus aplicaciones. Nuestro equipo de SinterAI ha identificado esos desafíos y ha desarrollado soluciones efectivas para abordar estos problemas como se indica a continuación:

Privacidad Preservando la agregación de datos

El desafío es que los datos de medición de alta frecuencia son necesarios para operaciones de red eficientes, p. gestionar la carga, la respuesta del lado de la demanda y la gestión y el desprendimiento o cambio de la carga pueden exponer información privada. Para permitirles realizar la agregación de datos, utilizamos técnicas de cifrado homomórfico para cifrar los datos del consumidor.

Detección de intrusos en Smart Grid

Dado que la red de red inteligente es un híbrido del sistema de energía y una red de comunicación, se deben detectar intrusiones que conciernen al sistema de energía física o a la red de comunicación o a ambas. La detección de intrusos en redes inteligentes presenta algunos problemas desafiantes. Para lograr esto, utilizamos algoritmos de clasificación para la conveniencia del uso y alta precisión en la clasificación.

Tecnología de Contabilidad Distribuida (DLT)

DLT es un sistema electrónico o base de datos que utiliza cadenas de bloques para registrar información que no es ejecutada por una sola entidad. Esta nos permiten almacenar y usar datos que pueden ser descentralizados y distribuidos tanto de forma privada o pública. Esto agregará redundancia y, por lo tanto, permitirá la validación cruzada de registros. Las redes inteligentes basadas en cadenas de bloques o blockchain pueden validar la autenticidad del usuario mientras mantienen el anonimato y da robustes a las premisas anteriores de privacidad y mejorar sistemas que sean vulnerables a ataques.

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