La red eléctrica está cambiando a medida que los proveedores de gran tamaño y centralizados del pasado son reemplazados por proveedores más pequeños y distribuidos. Mantener este tipo de redes complejas funcionando de manera estable requiere una tecnología sensórica de alta resolución. La Inteligencia Artificial proporciona una manera de realizar predicciones precisas y detectar automáticamente cualquier perturbación o anomalía en tiempo real. Así, los investigadores de Fraunhofer desarrollaron técnicas de compresión, algoritmos y redes neuronales para hacer que una fuente de alimentación sea apta para el futuro.
Investigadores de la rama de Tecnología de Sistemas Avanzados (AST) del Instituto Fraunhofer para Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes IOSB están buscando formas de optimizar el procesamiento de datos utilizando Inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar la confiabilidad de la red y establecer un sistema de alimentación apto para el futuro. “Podemos usar la IA para registrar, comprimir y procesar automáticamente hasta 4,3 millones de conjuntos de datos al día”, declara Peter Bretschneider, jefe del Departamento de Energía en la filial AST de Fraunhofer IOSB.
En la primera fase de su trabajo, los investigadores idearon una técnica de compresión que ahorra el 80% de los datos. No solo es más fácil almacenar los datos, sino que también es más rápido y eficaz procesarlos.
En la segunda fase, los investigadores utilizaron los datos de medición de fasores que habían recopilado para aplicar redes neuronales, uno de los componentes clave de la Inteligencia Artificial de hoy en día.
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