Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

La operación óptima de un parque eólico es fundamental para garantizar una producción de energía sostenible y confiable a lo largo de su vida útil, que puede ser de varias décadas. La gestión y el mantenimiento constante son esenciales para maximizar la eficiencia y la rentabilidad de estas instalaciones. Así, el conocimiento de la meteorología y la predicción de los principales parámetros meteorológicas que inciden sobre la producción eólica supone una ventaja para gestionar la operación y el mantenimiento. De esta forma, el uso de algoritmos ML o IA supone una herramienta útil para poder definir de forma óptima la operación técnica, las ofertas a mercado y la definición del plan de mantenimiento de una instalación eólica.

Los objetivos que se persiguen con este trabajo son:

.- Elaborar una web para la gestión óptima de parques eólicos

.- Desde la web se ha de obtener los datos de las APIs de AEMET para el entorno de un parque eólico.

.- Con los datos obtenidos, se generará un modelo basado en IA

.- Deberá proporcionar unas gráficas para comparar el modelo y el real. 

 

 

Metodología y Competencias

Para el desarrollo de la aplicación Web se seguirá una metodología ágil. Nuestro "cliente" es el Instituto de Energías Renovables. 

Para el desarrollo del modelo basado en IA se seguirá el método científico. 

La competencia de grado, y específicamente de la tecnología de computación, más afín a esta propuesta de TFG es:

[CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

 

 

Medios a utilizar

Tanto los medios software como hardware necesarios están a disposición del alumno tanto en la ESIIA como en el I3A.

 

Bibliografía

"Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn : develop machine learning and deep learning models with Python", Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, Ed. Birmingham ; Mumbai : Packt, 2022. ISBN: 978-1-80181-931-2.

"Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems ", Aurelien Geron. Ed. Sebastopol, CA : O'Reilly Media, 2017. ISBN: 978-1-491-96229-9

"Manual imprescindible [de] métodos ágiles Scrum, Kanban, Lean", Carmen Lasa Gómez, Alonso Álvarez García, Rafael de las Heras del Dedo. Ed: Madrid : Anaya Multimedia, D.L. 2017. ISBN: 978-84-415-3888-7