La actividad consiste en la realización de un doctorado en empresa (Modalidad B) en el grupo de Modelización Atmosférica Regional de la Universidad de Murcia y la empresa murciana ALPRED SL (Meteored).

Investigación

La investigación se centrará en el desarrollo de modelos semiempíricos basado en machine learning para la predicción de producción energética renovable, energía eólica y energía solar fotovoltaica. La predicción se llevará a cabo a partir de las predicciones meteorológicas del centro Europeo.

Modelos

Los modelos desarrollados pronosticarán tanto a nivel de elemento (aerogenarador o campo solar) como a nivel de parque y servirán para que las industrias generadoras de este tipo de energía dispongan de una predicción de calidad de sus producciones energéticas en plazos de hasta 10 dias.

Evaluación de metodologías

En esta tesis se evaluarán distintas metodologías de machine learning para la predicción energética a partir de los datos de predicción meteorológica del centro Europeo y los datos históricos de instalaciones solares y eólicas. Se estudiará del valor añadido de las predicciones respecto a otras metodologías más simples.

Desarrollo de modelos

Se desarrollarán modelos de auto-aprendizaje a partir de los modelos seleccionados. El desarrollo de dichos modelos se realizará tanto a nivel de instalación como a nivel de elemento de la instalación.

Implementación operativa

Y finalmente se implementará de manera operativa todo el sistema desarrollado.