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La plataforma software desarrollada en AMBITELL facilita la gestión y mantenimiento de plantas fotovoltaicas de autoconsumo industrial e integra herramientas de IA.
El trabajo del ITA se ha centrado en la detección de anomalías a través del desarrollo de modelos de Machine Learning/Deep Learning, que se han basado en la metodología CRISP-DM (cross-industry process for data mining). Estas actividades han permitido generar alertas cuando la operación de las plantas no es la esperada, extrayendo de la monitorización información clave para la mejora de la gestión y el mantenimiento.
Plataforma Logística PLAZA.
C/ Bilbilis, 18, Nave C-59.
50197 Zaragoza (España)
La empresa AMB GREENPOWER se dedica al desarrollo, construcción, operación y mantenimiento de plantas de autoconsumo fotovoltaico. Gestionar la información de un número elevado de plantas requiere de un sistema de monitorización que aglutine los datos de los diferentes tipos de módulo solar de una manera ágil y eficiente. Si, además, queremos sacarles el máximo partido a los datos, la inteligencia artificial se convierte en una aliada imprescindible para optimizar la toma de decisiones en los procesos de gestión y mantenimiento de plantas de autoconsumo fotovoltaico.
El proyecto AMBITELL se ha realizado en colaboración con las empresas AMB GREEN POWER, y ELLIOT CLOUD, y el Clúster de Energía de Aragón (CLENAR). El trabajo del ITA se ha centrado en la detección de anomalías a través del desarrollo de modelos de Machine Learning/Deep Learning, que se han basado en la metodología CRISP-DM (cross-industry process for data mining). Estas actividades han permitido generar alertas cuando la operación de las plantas no es la esperada, extrayendo de la monitorización información clave para la mejora de la gestión y el mantenimiento.
Este proyecto está financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo del Gobierno de España, bajo el programa de apoyo a agrupaciones empresariales innovadoras y por la Union Europea “Next GeneratinEU”PRTR, siendo Referencia del proyecto AEI-010500-2022b-115
