Las empresas del sector renovable utilizan IA para mejorar la ubicación de los paneles solares y los sistemas de almacenamiento. En esta guía, exploraremos las mejores empresas energéticas impulsadas por IA, con sus tecnologías y enfoques innovadores.
Empresas de energía impulsadas por IA
En el sector de las energías renovables, la IA ha impulsado avances significativos, modificando los métodos convencionales e impulsando la innovación. Analicemos con más detalle cómo las empresas la utilizan para mejorar sus operaciones, la eficiencia y la sostenibilidad:
1. Energía solar
Atienden a usuarios residenciales que buscan soluciones de energía solar especializadas utilizando algoritmos de inteligencia artificial avanzados e imágenes satelitales de alta resolución. SunPower agiliza el proceso de diseño mediante el uso de tecnología de IA, lo que proporciona planos de instalación solar generados digitalmente que se adaptan a cada estructura de techo. Este método agiliza la toma de decisiones y garantiza la ubicación óptima de los paneles solares según la luz solar disponible y la proximidad a la infraestructura.
2. Heliógeno
Esta empresa aprovecha la IA para impulsar la energía solar, controlando una red de espejos que dirigen la luz solar a un único punto, generando un calor tremendo capaz de impulsar procesos industriales esenciales como la fabricación de cemento y vidrio.
Por otro lado, Heliogen incluye IA en su solución de robot autónomo de instalación y limpieza y servicios públicos (ÍCARO), que permite la instalación y el mantenimiento precisos de sistemas solares mediante tecnología robótica moderna. El objetivo de fusionar estas tecnologías impulsadas por IA es... Proporcionar soluciones energéticas sostenibles y rentables a gran escala, allanando el camino para un futuro más limpio y verde.
3. Enfor
Una empresa danesa líder en software energético, Enfor ha integrado tecnología de inteligencia artificial de vanguardia en su sistema de pronóstico de energía solar SolarFor. SolarFor, una solución de software adaptable y de autoaprendizaje, utiliza modelos físicos y Algoritmos avanzados de aprendizaje automático para generar pronósticos precisos de generación de energía solar.
Se adaptan a las condiciones cambiantes, las variaciones estacionales y el envejecimiento de los módulos solares a lo largo del tiempo mediante el aprendizaje continuo de datos históricos y entradas en tiempo real, lo que genera pronósticos precisos y fiables. Este nuevo sistema impulsado por IA. Permite a las empresas tomar decisiones inteligentes de gestión energética. y maximizar su eficiencia de producción de energía solar.
4. Monitor de energía verde
Son un conocido proveedor de software de gestión de datos de plantas solares, que extrae información útil de grandes bases de datos. Monitor de energía verde utiliza algoritmos ML para predecir el comportamiento de los componentes del sitio en diferentes situaciones, permitiendo el mantenimiento proactivo y la mejora de los sistemas de energía solar.
Proporcionan a los clientes soluciones innovadoras impulsadas por IA para mejorar el rendimiento, pronosticar resultados futuros y resolver dificultades a través de sus GPM Plus y Horizonte GPM servicios de gestión de activos, promoviendo así la innovación en el sector de las energías renovables.
5. Destello solar
Se encuentran entre las principales empresas energéticas impulsadas por IA que la utilizan para impulsar la energía solar. Abordan la crucial demanda de una identificación más rápida de la ubicación de las plantas de energía solar y una mejor comprensión de los proyectos mediante la combinación de imágenes satelitales, bases de datos relevantes y aprendizaje automático. destello solar utiliza inteligencia artificial para Determinar rápidamente las mejores ubicaciones para la generación de energía solar mediante la evaluación de especificaciones como la disponibilidad de radiación solar y la accesibilidad a infraestructura importante, como la capacidad de la red.
Además, incorporan regulaciones sociales y ambientales, así como elementos físicos como sombra, condiciones climáticas extremas y elevación o pendiente del terreno, para guiar sus procedimientos de modelado.
Ver también: Las 26 principales empresas de reciclaje de paneles solares
6. Aurora solar
Utilizando tecnología de IA, aurora solar se desarrolla y mejora los sistemas de energía solar que se personalizan para satisfacer las demandas de clientes tanto residenciales como comerciales.
7. Raycatch
Utilizando algoritmos de IA, captura de rayos analiza datos de producción de energía solar, para mejorar la eficiencia y el rendimiento de las instalaciones de energía solar mediante la optimización.
8. Taranis
Aprovechando la IA y el aprendizaje automático, Taranis Proporciona a los agricultores datos e información en tiempo real sobre la salud y el rendimiento de los cultivos, ayudándolos a mejorar sus sistemas de riego con energía solar.
9. Renovables Clir
Aprovechando la IA, Clir Renovables monitores y analiza datos de la producción de energía eólica y solar, ayudando a los operadores a mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de inactividad.
10. Energía ubicua
Utilizando IA, Energía ubicua innova células solares transparentes que Incorpore sin problemas la generación de energía en las ventanas y diversas superficies cotidianas, manteniendo su atractivo estético y funcionalidad. Esta integración reduce el consumo energético en los edificios, proporcionando suficiente electricidad para alimentar diversas aplicaciones en entornos comerciales y residenciales.
Lea también ¿Qué es la IA verde: solución sostenible o simulación artificial?
11. SenseHawk
Su plataforma de digitalización optimiza procesos, automatiza tareas y administra activos para propietarios de proyectos, EPC, contratistas, ingenieros y proveedores de O&M. sentidohalcón gratuita. Proporciona una toma de decisiones rápida y precisa durante toda la vida útil del activo, Desde la planificación hasta la construcción y las operaciones, mediante el uso de modelos de aprendizaje automático (ML) fácilmente implementables para el análisis de datos, las partes interesadas pueden optimizar continuamente los flujos de trabajo utilizando la información de los datos, mejorando así el estado de los activos, reduciendo los gastos y aumentando la productividad.
12. Ecovolt
Utilizando IA, Ecovolt monitores y regula los sistemas de energía distribuida, incluida la energía solar, con el objetivo de reducir costos y mejorar la eficiencia.
13. Reelectrificar
Utilizando IA, Relectrificar mejora el rendimiento de los sistemas de almacenamiento de energía, permitiendo a los clientes optimizar la utilización de los recursos de energía solar.
14. Análisis solar
Aprovechando la IA, Análisis solar monitores y analiza datos de producción de energía solar, Ayudar a los operadores a mejorar el rendimiento y minimizar el tiempo de inactividad.
15. Soluciones Energéticas Blue Planet
Utilizando IA, Soluciones energéticas Blue Planet mejora la eficacia de sus sistemas de almacenamiento de energía, Permitiendo a los clientes aprovechar al máximo los recursos de energía solar.
16. SolarGaps
Utilizando tecnología de IA, brechas solares diseña persianas inteligentes que aprovechan la energía solar, reduciendo así el consumo energético en los edificios.
17. Solcast
Utilizando algoritmos de IA, Solcast Proporciona datos de irradiación solar en tiempo real, ayudando a los operadores a mejorar la eficiencia y el rendimiento de los sistemas de energía solar.
18. ECOPPIA
Se encuentran entre las principales empresas energéticas impulsadas por IA, utilizando flujos de datos recopilados de plantas solares fotovoltaicas para identificar los paneles que requieren limpieza. Con esta información, ecopia Impulsa sus robots autolimpiables, lo que reduce las pérdidas de energía debido a la suciedad. Además, la organización... utiliza algoritmos de mantenimiento predictivo en robots para evitar cualquier fallo o interrupción del servicio.
Ver también: ¿Cuánta energía utiliza ChatGPT por día?
19. i-EM
Con sede en Alemania, es una organización de análisis energético avanzado que ofrece soluciones para activos hidroeléctricos, solares y eólicos. Por ejemplo, i-EM Herramienta de pronóstico de energía Utiliza datos de turbinas eólicas en tiempo real para pronosticar la producción de energía desde una hora hasta 15 días de antelación. Además, su Software de mantenimiento predictivo Comprueba continuamente los datos del sensor y predice fallas a nivel de componentes.
20. ESO
En el Reino Unido, el Operador del Sistema Eléctrico de la Red Nacional (ESO) está realizando pruebas en modelos de IA desarrollados por la organización sin fines de lucro Solución climática abierta para predecir la generación de energía solar a corto plazo. Utilizando terabytes de datos satelitales y otras fuentes, estos Los algoritmos de IA generan pronósticos meteorológicos precisos, lo que demuestra una precisión tres veces superior a la de los métodos de pronóstico tradicionales. Esta mayor precisión podría ayudarles a planificar mejor la producción de electricidad renovable, reduciendo potencialmente la dependencia de las reservas de combustibles fósiles.
21. MOTOR
Una empresa multinacional de servicios eléctricos con sede en Francia ha lanzado un nuevo servicio de eficiencia energética que utiliza análisis de datos para ayudar a los clientes comerciales e industriales a optimizar el consumo de energía. ENGIE servicio conocido como Suficiencia energética Utiliza algoritmos de IA y ML para identificar posibles ahorros de energía y mejorar los sistemas de gestión energética. Ya se ha implementado en varias instalaciones de sus clientes, lo que se traduce en un menor consumo y gastos energéticos.
22. Drishya.ai
Al utilizar su inteligencia artificial VoltOS, mejora las operaciones de producción de energía con sistemas de energía distribuida, alineándolos para satisfacer los requisitos de demanda y oferta. Drishya.ai Proporciona monitoreo y previsión de la demanda futura, automatizando operaciones y comercializando con fuentes de energía renovables.
Abordan estos desafíos mediante sistemas de microrredes inteligentes alimentados por energías renovables como la eólica y la solar, lo que facilita la monitorización precisa, la optimización y la automatización de los flujos de trabajo energéticos. Aprovechando los datos de IoT y los algoritmos de IA, agilizan las operaciones, mejorar la viabilidad financiera y promover la adopción generalizada de energías renovables.
Finalmente, hemos destacado a las principales empresas energéticas impulsadas por IA que utilizan la tecnología para lograr mayor eficiencia, fiabilidad y escalabilidad. Además, el uso de algoritmos avanzados, aprendizaje automático y robótica maximiza de forma sostenible el potencial de la industria. Para explorar más temas interesantes, visite nuestro sitio web.
Recomendado: El impacto ambiental real de la IA: Huella de carbono vs. sostenibilidad
