Parques eólicos marinos (Análisis de datos de mediante machine learning y predicción de generación de energía)

El cambio climático es actualmente uno de nuestros principales retos y reducir los gases de efecto invernadero se ha vuelto muy urgente para cualquier país del mundo. La Unión Europea se ha fijado como objetivo para la transición a las energías renovables y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en un 55% para 2030 con respecto a 1990 y convertirse en carbono neutral para 2050.

En este sentido nuestro proyecto se basa en el estudio de técnicas de machine learning para el análisis de datos eólicos, los cuales, en 2021 generaron el 15% de la demanda energética en la Unión Europea. De esta manera buscamos aportar en los objetivos que tiene la UE tiene de producir el 45 % de la demanda energética a partir de la energía eólica para 2030.
Pronosticar la producción de energía eólica es una tarea desafiante ya que depende de múltiples factores ambientales, como las condiciones meteorológicas y climáticas en un área geográfica determinada. Sin embargo, a medida que aumenta el nivel de penetración de la energía eólica en las redes, se hace cada vez más necesario pronosticar la producción de energía eólica a escalas de tiempo cortas o medianas (de una hora a una semana).
El objetivo de esta investigación es doble. Por un lado, se analizarán los datos meteorológicos, así como los datos de las turbinas eólicas. Por otro lado, se crearán los modelos de predicción de generación de energía utilizando diferentes algoritmos de IA.