La evaluación en tiempo real de algoritmos avanzados basados en IA desempeña un papel clave en la mejora del rendimiento, la estabilidad y el control de redes inteligentes, sistemas híbridos de almacenamiento de energía, sistemas eléctricos, motores y convertidores de potencia.
Este servicio permite a las empresas validar y optimizar sus estrategias de control en condiciones operativas realistas, reduciendo riesgos antes del despliegue.
La actividad evalúa la estabilidad, eficiencia y robustez de algoritmos avanzados que emplean técnicas de inteligencia artificial, incluidos enfoques de aprendizaje automático y control predictivo. Estos algoritmos se aplican para optimizar la gestión energética, mejorar la fiabilidad del sistema y facilitar la integración de fuentes de energía renovable y sistemas de almacenamiento.
Los algoritmos avanzados se ensayan utilizando un conjunto predefinido de indicadores medibles adaptados a sistemas energéticos, como tiempo de respuesta, márgenes de estabilidad, eficiencia energética, calidad de la energía y fiabilidad del sistema. La evaluación se realiza en escenarios realistas emulados en la red del Zero-Emission Lab, que integra fuentes de energía renovable, sistemas híbridos de almacenamiento y cargas representativas de edificios y plantas industriales.
El entorno de ensayo combina gemelos digitales de procesos energéticos con hardware real, incluidas cargas electrónicas y sistemas de potencia, para reproducir diversas condiciones operativas. Esto permite validar algoritmos en escenarios como generación renovable fluctuante, demanda variable y perturbaciones de red.
El servicio sigue un proceso estructurado:
• Definición del caso de uso y de los objetivos de control
• Identificación de indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Integración de los algoritmos del cliente en el entorno de ensayo
• Ejecución de ensayos en condiciones controladas y variables
• Análisis y benchmarking de resultados
• Recomendaciones para optimización y despliegue
El informe de resultados proporciona información detallada y cuantificada sobre el rendimiento de los algoritmos, incluyendo métricas como mejoras de eficiencia, reducción de tiempos de respuesta, aumento de estabilidad y optimización del uso de energía. Cuando corresponde, los resultados pueden demostrar mejoras medibles del rendimiento del sistema frente a estrategias de referencia.
Para llevar a cabo la evaluación, se espera que los clientes proporcionen acceso a sus algoritmos de control, modelos o interfaces del sistema (p. ej., lógica de control o protocolos de comunicación) y datos operativos relevantes. ITA aporta la infraestructura de ensayo, incluido el Zero-Emission Lab, así como experiencia en IA, sistemas eléctricos y tecnologías de almacenamiento híbrido de energía.
Este servicio está dirigido a:
• Desarrolladores e integradores de sistemas energéticos que buscan optimizar estrategias de control para redes inteligentes y sistemas energéticos distribuidos
• Empresas de almacenamiento de energía que desean mejorar el rendimiento y la gestión de soluciones híbridas de almacenamiento
• Fabricantes de convertidores de potencia, motores y sistemas eléctricos que buscan validar y mejorar algoritmos de control
Entre las aplicaciones típicas se incluyen la optimización de la gestión de almacenamiento híbrido de energía, el control en tiempo real de la integración de energías renovables y la mejora del rendimiento de sistemas de electrónica de potencia.
Para iniciar un proyecto, las empresas pueden contactar con ITA para definir su caso de uso y requisitos técnicos. Este primer paso incluye una evaluación de viabilidad y definición de KPI, seguida de una propuesta adaptada, fase de ensayos y entrega de resultados.