Utilizando Big Data y Machine Learning, la plataforma mejora en 60% las predicciones de producción energética de las centrales fotovoltaicas.
La energía solar ha tomado la delantera entre las opciones renovables no convencionales. Pero uno de sus principales problemas es el cálculo del “factor de planta”, que es el tiempo efectivo de producción energética que tiene una central.
Constanza Levicán, egresada de Ingeniería Civil Eléctrica de la Universidad Católica (UC), lideró las primeras pruebas de un innovador programa creado para predecir con anticipación la producción de energía solar del país durante los días de lluvia.
Se trata de Suncast, una tecnología que mejora en 60% las predicciones energéticas de las fuentes fotovoltaicas ante condiciones climáticas adversas. Esto es posible gracias al uso de Big Data y Machine Learning, que cruzan información histórica de las plantas con datos meteorológicos.
“Uno de los principales desafíos de la energía solar es saber cómo va a generar, de acuerdo con las condicones metereológicas, ya que tiene mucha incertidumbre (…) pasa una nube y la caída es drástica” cuenta Constanza Levicán para explicar la relevancia del programa.
Revise la entrevista completa con Constanza Levicán
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