Los investigadores Ana María Peco Chacón e Isaac Segovia Ramírez, bajo la coordinación del doctor en Ingeniería Industrial, Fausto Pedro García Márquez, proponen un nuevo procedimiento de análisis de datos basado en los denominados algoritmos K-nearest neighbour (K-vecino más cercano en español). Este sistema se ha probado satisfactoriamente en tres aerogeneradores en funcionamiento y, según las conclusiones preliminares publicadas por sus impulsores en un artículo científico, esta la metodología "presentó una precisión del 98 %", y en el caso de estudio se detectaron "más del 22 % de falsas alarmas", unos resultados que demuestran "la solidez del enfoque propuesto" para detectar falsas alarmas en turbinas eólicas, señalan.
Energía eólica más barata
Los investigadores, que pertenecen al grupo de investigación Ingenium -un equipo impulsado por la UCLM Y formado por miembros de diferentes países-, estiman que su hallazgo se traducirá en una notable reducción de los costes de la energía eólica, que en la actualidad es la principal fuente de generación renovable en España, con el 22,1 % de la energía total generada.
De hecho, España ha sido pionera en el desarrollo de esta fuente de energía limpia y se estima que produce cerca del 20 por ciento de la electricidad eólica mundial. El grupo investigador considera que unos planes adecuados de gestión del mantenimiento son "fundamentales" para reducir los costes de operación y mantenimiento de los parques eólicos, lo que permitirá alcanzar la competitividad en el sector energético global y que justifica el interés de la propuesta de los investigadores de la UCLM.
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