En concreto, IKERLAN trabaja con Capital Energy el proyecto de almacenamiento inteligente AliCE y el proyecto IA4BAT, centrado en la optimización e inteligencia artificial para la operación de baterías en tiempo real.

Mediante el proyecto AliCE, IKERLAN ha desarrollado una herramienta que permite a Capital Energy evaluar la rentabilidad de integrar sistemas de almacenamiento en los distintos segmentos de aplicación. Esta herramienta posibilita la optimización del tamaño y el funcionamiento de los sistemas de almacenamiento para, entre otros aspectos, participar de forma eficiente en los mercados eléctricos. AliCE ha sido cofinanciado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y se encuentra ya en su recta final.

La herramienta evalúa la operación integrada de plantas renovables y sistemas de almacenamiento, incluyendo el diseño de estrategias de gestión energética que determinan el dimensionamiento óptimo del sistema de almacenamiento teniendo en cuenta los análisis técnico-económicos, además de la programación del algoritmo de optimización para la participación en los mercados de energía y servicios de ajuste.

Asimismo, el centro está llevando a cabo un desarrollo sobre un PLC o controlador lógico programable, trabajando las especificaciones, diseño, implementación y validación de la algoritmia completa que precisa para controlar los sistemas de almacenamiento que tras una fase de comprobación en las instalaciones del centro tecnológico en Arrasate-Mondragón se trasladará al parque eólico Las Tadeas (Palencia), actualmente en operación.

El trabajo desarrollado en el proyecto AliCE se complementa con IA4BAT, otro proyecto de transferencia basado en inteligencia artificial para la operación de baterías en tiempo real. IA4BAT ha sido cofinanciado por RED.ES y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

Para este proyecto, IKERLAN ha desarrollado un modelo, basado en técnicas de machine learning, que permite estudiar la degradación de las baterías, así como una plataforma en la nube capaz de recopilar información de campo, albergar modelos y ejecutarlos permitiendo así aplicar mejoras para Capital Energy.

Fuente original: IKERLAN