Inteligencia Artificial con impacto positivo
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Predicción de electricidad en plantas de ciclo combinado
Industria: Energía
Sitio: Planta de ciclo combinado (CCPP)
Caso de uso: Predicción del producción eléctrica
Región: Oriente Medio
Año: 2022
PROBLEMA
La operación eficiente de estas plantas se ve limitada por la dificultad de predecir con precisión su producción eléctrica a plena carga, especialmente bajo condiciones de alta exigencia contractual y rentabilidad.
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SOLUCIÓN
Se desarrolló un modelo predictivo basado en machine learning que estima la producción horaria de energía eléctrica a plena carga. El modelo fue entrenado con datos reales de operación obtenidos del sistema de control distribuido (DCS) durante un año, y se seleccionó la mejor configuración de variables de entrada utilizando métricas de error como MAE y MSE.
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BENEFICIO
El modelo ya ha sido implementado en una planta CCPP, donde permite anticipar la producción energética del día siguiente con alta precisión, optimizando la operación, reduciendo incertidumbre y maximizando el aprovechamiento de los megavatios disponibles.