Machine Learning
INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO
Machine Learning
El proyecto SIPESFRIA emplea redes neuronales que no solo predicen la producción y demanda fotovoltaica, sino que también detectan anomalías en tiempo real. Además, este sistema gestiona eficientemente baterías teniendo en cuenta la inyección 0.
Jorge Juan Rosillo
Director de tecnología
Para dar un paso más en la predicción y gestión de la producción y demanda fotovoltaica, es necesario usar los algoritmos más avanzados y hoy en día estos son los basados en Inteligencia Artificial.
Proyecto CDTI
Optimización de las instalaciones fotovoltaicas a través del Big Data y el Machine Learning.
En 2018 creamos junto con la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) la Cátedra de empresa tecnológica que nos permite incorporar las nuevas herramientas de programación inteligente, mediante Big Data y Machine Learning, así como la optimización de la producción eléctrica mediante energía fotovoltaica.
Un proyecto basado en cargar los datos de las instalaciones fotovoltaicas que tenemos activas, para predecir tanto consumo eléctrico como producción fotovoltaica. Su fin es gestionar una batería de manera que el cliente pueda ahorrar en su factura.
