Rossi A. G.

Santa María Tonantzintla, Puebla, a 28 de mayo de 2019. Concluyó con éxito el proyecto “Desarrollo de tecnología basada en inteligencia artificial y mecatrónica para integrar un parque de generación eólica a una red inteligente”, el cual involucra inteligencia artificial, mecatrónica y robótica.

Los objetivos del citado proyecto son la predicción de los vientos en parques eólicos, el diagnóstico y detección de fallas en sensores, la inspección de turbinas con drones autónomos, y el desarrollo de agentes inteligentes de software capaces de tomar decisiones en la compra y venta de energía en los mercados energéticos nacionales e internacionales.

El proyecto, identificado como P12, forma parte del Centro Mexicano de Innovación en Energía Eólica (CEMIE Eólico), consorcio conformado en el marco del Fondo CONACYT-SENER de Sustentabilidad Energética. El CEMIE Eólico está integrado por 13 proyectos estratégicos desarrollados por 32 universidades, centros de investigación y empresas que buscan crear una sinergia en favor del aprovechamiento de la energía eólica en el país.

El Dr. Luis Enrique Sucar Succar, investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), Premio Nacional de Ciencias y líder del P12, informa que el proyecto empezó en 2015 y que en él participaron el INAOE, el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL) y un asesor de Peace Corps México.

El científico destaca que en el marco de este proyecto se concluyeron con éxito tres desarrollos: un sistema de diagnóstico de detección de fallas en una planta eólica, agentes inteligentes para compra y venta en mercados de energía eléctrica nacionales e internacionales, y la inspección de aerogeneradores con drones autónomos.

En relación con el sistema de diagnóstico de detección de fallas en una planta eólica, el Dr. Eduardo Morales Manzanares, uno de los investigadores que participa en el CEMIE Eólico, comenta que este desarrollo consistió en la construcción automática de modelos que reflejan las dependencias entre los valores de las variables del sistema, usando información de los comportamientos normales del sistema.

“Este desarrollo permite identificar comportamientos anormales de las variables en las turbinas eólicas. Cuando los sistemas son muy complejos, el crear este modelo y detectar las fallas se vuelve complicado. Una tesista de maestría ideó un esquema que divide en pedazos el modelo, hace los razonamientos en cada fragmento y luego los junta cuidando consistencias en estas uniones. Con esto logró crear un sistema que es escalable a sistemas grandes y complejos”.

Un segundo aspecto del P12 está relacionado con la predicción en los mercados de energía, para lo cual, apunta el Dr. Sucar, se aplican técnicas computacionales: “La predicción es un componente fundamental para los agentes de mercado, ya que el que va comprar o vender energía para el día siguiente quisiera tener una idea de cómo va a estar el precio”.

Para ello, el INAOE desarrolló el agente autónomo COLDPower, con el cual en 2016 se obtuvo el segundo lugar en la competencia internacional Power Trading Agent Competition en la ciudad de Nueva York. Este agente toma decisiones autónomas en materia de compra y venta de energía en los mercados nacionales e internacionales.

Y la tercera vertiente del proyecto trata de explorar cómo y dónde podrían aplicarse la mecatrónica y la robótica en parques eólicos. Una aplicación, en donde participó el Dr. José Martínez Carranza, es la inspección de turbinas eólicas utilizando drones autónomos inteligentes.

A futuro, se pretende extender la inspección con drones autónomos a un parque eólico para mejorar la revisión de las aspas de las turbinas y dotar al sistema con mejores sensores que incluyan la parte visual y las estructuras internas de las aspas.

El Dr. Eduardo Morales informa que ya se están contemplando nuevos proyectos en la parte de predicción, de diagnóstico, de inspección y de micro-redes inteligentes. “En un nuevo proyecto de agentes inteligentes para los mercados energéticos se podrán incorporar técnicas modernas de predicción basadas en redes neuronales profundas y combinarlas con todo el conocimiento que ya tenemos de manejos probabilistas y redes bayesianas. En la parte de diagnóstico de fallas, estamos planteando además de identificar las variables con comportamientos anormales, asociarlas con las fallas del equipo y poder hacer una recomendación de atención óptima de las mismas y conectar todo ese desarrollo a un sistema SCADA”.

Asimismo, se hizo un desarrollo muy importante para el control inteligente de micro-redes: “Queremos extender ese desarrollo y ponerlo en una micro-red móvil lo que nos permitirá atender situaciones de emergencia como un terremoto o una inundación, en donde se requiere energía eléctrica de manera rápida y oportuna. Además, queremos que esa micro-red móvil e inteligente sirva como escuela para capacitar a personal que quiera entrarle al tema de control de micro-redes inteligentes”, concluye el Dr. Morales.

Finalmente, el Dr. Sucar enfatiza que en el futuro desean llevar estos desarrollos a otro nivel: “ya hemos hecho solicitudes de nuevos proyectos para la segunda fase del CEMIE Eólico en los aspectos de predicción, inspección y diagnóstico. Esperamos generar varias patentes, hacer más pruebas de campo y, eventualmente, transferir la tecnología para llevarla a un nivel comercial”.