Inteligencia artificial en el predictivo en plantas termosolares

• Autores: Eduardo Candón, Juan Francisco Gómez Fernández, Gonzalo Cerruela García, Adolfo Crespo Márquez, A. Pajares Guevara
• Localización: Industria química, ISSN 2340-2113, Nº. 67, 2019, págs. 76-81
• Idioma: español
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• Resumen

  • En una planta de generación eléctrica termosolar existen gran cantidad de equipos cuyo funcionamiento en el proceso es vital para la obtención de energía. Aplicando un modelo de gestión de mantenimiento, se propone utilizar técnicas de Inteligencia Artificia (IA) para el análisis predictivo en aquel equipo cuyo evento de fallo tiene un impacto potencial en la instalación. Predecir los fallos de los equipos, y en tiempo real, es una actividad compleja, y que para facilitar su implementación práctica debe ser simplificada y bien dirigida para que permita actuar antes del fallo. En este caso, herramientas de machine learning nos ayudan a seleccionar las variables concretas dentro de la ingente información recopilada por los sistemas, persiguiendo el objetivo de identificar patrones en el comportamiento del activo estudiado, integrando información del mantenimiento basado en condición (offline and online) y el histórico de los eventos de fallo.