Notícia: "NCFCCCD Revela Detalls Tècnics de la Predicció de Producció d'Energia Renovable amb IA per al 2025"

Barcelona, ​​7 de gener de 2025 - El Consorci de la Nova Ciència i la Cultura del Coneixement i el Desenvolupament (NCFCCCD) ha proporcionat detalls tècnics sobre com l'Intel·ligència Artificial (IA) està transformant la predicció de la producció d'energia. renovable, proporcionant una visió en profunditat de les metodologies i tecnologies implicades.

Tecnologies i Metodologies Utilitzades:

• Aprenentatge automàtic (ML) i aprenentatge profund (DL):
  • Modelat de Sèries Temporals: S'utilitzen algoritmes com LSTM (Long Short-Term Memory) i ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) per analitzar sèries temporals de dades meteorològiques i de producció d'energia. Aquests models aprenen patrons històrics per predir futurs valors de producció.
  • Xarxes Neuronals Convencionals (CNNs): Especialment útils per processar dades d'imatges de satèl·lit per a prediccions solars, permetent la identificació de patrons de núvols que podrien afectar la radiació solar.
• Integració de Dades:
  • Dades Multials: Es fusionen dades de diverses fonts, elements-hi sensors terrestres, dades satellites, i informació de consum en temps real. Aquesta fusió és fa mitjançant tècniques de fusió de dades basades en IA per millorar la precisió de les prediccions.
  • Internet de les Coses (IoT): Els dispositius IoT proporcionen dades en temps reals de la producció d'energia, que s'integren en els models predictius per ajustar les prediccions amb més freqüència.
• Algorismes d'Optimització:
  • Programació Lineal i No Lineal: S'utilitza per optimitzar la distribució de l'energia generada, considerant restriccions com la capacitat de la xarxa, l'emmagatzematge disponible i la demanda prevista.
  • Optimització Heurística: Algorismes com el Genetic Algorithm o Simulated Annealing s'apliquen per trobar solucions òptimes en problemes complexos de distribució d'energia.
• Sistemes de Gestió de la Demanda:
  • Aprenentatge per Reforç: Aquest mètode es fa servir per adaptar els patrons de consum a la producció esperada d'energia renovable, incentivant comportaments de consum que minimitzen el desfasament entre l'oferta i la demanda.
• Emmagatzematge d'Energia:
  • Previsió de Càrrega de Bateries: L'IA modela el comportament de les bateries d'emmagatzematge, prenent decisions sobre quan carregar o descarregar per maximitzar l'eficiència i la vida útil de les bateries.

Infraestructura Tècnica:

• Computació en Núvol: La predicció de la producció d'energia utilitza infraestructures de núvol per gestionar i processar grans quantitats de dades, proporcionant escalabilitat i flexibilitat en els càlculs.
• Edge Computing: Per a decisions en temps real, especialment en sistemes de microgrids, es processen algunes dades directament als dispositius o a nivell local per reduir la latència.
• Interfícies i Visualització de Dades:
  • Les interfícies de visualització de dades en temps real i les plataformes de gestió energètica proporcionen als operadors informació clara sobre les prediccions de producció, permetent ajustos operatius ràpids.

El , director del NCFCCCD, ha explicat: "La nostra implementació de l'IA per a la predicció de la producció d'energia no només requereix una comprensió profunda de les tecnologies de machine learning sinó també una integració intel·ligent de diversos tipus de dades. Aquest enfocament tècnic ens permet ser més precisos i eficients en l'ús de les nostres recursos energètics renovables."

Aquesta integració de tecnologies avançades i metodologies d'IA representa un avanç significatiu en la manera com Catalunya gestiona i planifica la seva producció d'energia, assegurant un sistema més sostenible i adaptable.