Endesa lidera el proyecto PASTORA, que busca integrar herramientas de Inteligencia Artificial para mejorar el control en tiempo real y el mantenimiento preventivo de la red de distribuci\u00f3n que lleva la electricidad a los hogares.<\/p>\n
En el proyecto se va a utilizar tecnolog\u00edas Big Data y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico basadas en Deep Learning e Inteligencia Artificial<\/strong> para explotar los millones de datos que nos ofrece la nueva red inteligente, una informaci\u00f3n que va a permitir desarrollar modelos predictivos de c\u00f3mo se va a comportar la red para mejorar su funcionamiento.<\/p>\n El objetivo de estas herramientas de an\u00e1lisis masivo de datos y aprendizaje autom\u00e1tico, que permiten crear modelos predictivos y entrenarlos con los datos hist\u00f3ricos del estado de la red que van almacen\u00e1ndose en tiempo real, es permitir la integraci\u00f3n de energ\u00edas renovables y veh\u00edculos el\u00e9ctricos mediante la predicci\u00f3n del estado de la red, y anticipar d\u00f3nde pueden producirse incidencias para dirigir las labores de mantenimiento y las inversiones a los puntos m\u00e1s necesarios.<\/p>\n Por ejemplo, en la actualidad se detectan problemas de suministro el\u00e9ctrico en un punto del sistema y, tras analizar la red, se determina d\u00f3nde y qu\u00e9 ha provocado el problema, y posteriormente acude el equipo t\u00e9cnico para subsanarlo. La idea es crear un conjunto de herramientas que permitan predecir la incidencia antes de que se produzca y adoptar medidas para evitarla, reduci\u00e9ndose as\u00ed dr\u00e1sticamente el tiempo en el que un cliente carece de servicio.<\/p>\n La incorporaci\u00f3n de transformadores inteligentes con sensores integrados, las herramientas de tratamiento de la informaci\u00f3n en tiempo real gracias al Big Data y el an\u00e1lisis de las series hist\u00f3ricas de datos para prevenir y predecir incidencias, suponen un nuevo paso en la digitalizaci\u00f3n de las redes de distribuci\u00f3n.<\/p>\n Todas estas herramientas se probar\u00e1n en el proyecto PASTORA en el entorno del Smartcity M\u00e1laga Living Lab de Endesa<\/strong>, y utilizar\u00e1n como base los positivos resultados del proyecto MONICA para la monitorizaci\u00f3n y el control en tiempo real de la red de distribuci\u00f3n, que ha puesto en marcha uno de los primeros estimadores de estado de la red de media y baja tensi\u00f3n a nivel internacional.<\/p>\n Con PASTORA, acr\u00f3nimo de Preventive Analysis of Smart Grids with Real Time Operation and Renewable Assets Integration (An\u00e1lisis Preventivo de Redes Inteligentes con Operaci\u00f3n en Tiempo Real e Integraci\u00f3n de Activos Renovables) se buscan soluciones inteligentes e innovadoras para el desarrollo de las smart grids, las nuevas redes el\u00e9ctricas del futuro y dan respuesta a las necesidades del nuevo modelo el\u00e9ctrico con la integraci\u00f3n masiva de las energ\u00edas renovables, los nuevos modelos de autoconsumo o la progresiva incorporaci\u00f3n del coche el\u00e9ctrico.<\/p>\n PASTORA ser\u00e1 desarrollado por un consorcio liderado por Endesa y del que forman parte Ayesa Advanced Technologies, Ormazabal Media Tensi\u00f3n, Ingelectus Innovative Electrical Solutions, AICIA (organismo de investigaci\u00f3n vinculado a la Universidad de Sevilla) y la Universidad de Granada.<\/p>\n El proyecto PASTORA, con duraci\u00f3n de 31 meses, cuenta con un presupuesto total de 2,8 millones de euros que ha sido en parte subvencionado por el Centro para el Desarrollo Tecnol\u00f3gico Industrial (CDTI), apoyado por el Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades y cofinanciado por la Uni\u00f3n Europea con fondos FEDER a trav\u00e9s del \u201cPrograma Operativo Plurirregional de Espa\u00f1a 2014-2020\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Proyecto PASTORA Endesa lidera el proyecto PASTORA, que busca integrar herramientas de Inteligencia Artificial para mejorar el control en tiempo real y el mantenimiento preventivo de la red de distribuci\u00f3n que lleva la electricidad a los hogares. 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