La crisis energética es uno de los principales problemas al que se enfrenta la humanidad hoy en día, al existir cada vez una mayor demanda energética debido al crecimiento demográfico y económico del planeta, lo que está provocando un ritmo de consumo excesivo de los recursos naturales de nuestro planeta.
En cuanto a las fuentes actuales de energía, la mayoría tienen recursos limitados, y su uso supone repercusiones ambientales negativas. Además, debido a la situación tan incierta que se está viviendo en los últimos años, se está produciendo un incremento de los costes de producción en la cadena de valor. En esta línea, se está fomentando cada vez más el uso de las energías renovables.
Actualmente el coste energético supone uno de los gastos más importantes dentro de cualquier sector, por lo que es fundamental tener un control del mismo para ajustar los costes de producción y conseguir un producto que sea competitivo en precio.
Dentro de las tecnologías renovables, la fotovoltaica es una de las mejores opciones para reducir los costes energéticos, así como para reducir las emisiones de CO2.
Para dar solución a esta situación, el grupo operativo SmartPhotOlive ha aplicado la Inteligencia Artificial para la gestión energética del sector oleícola, entendiendo como ente productor, gestor y distribuidor de energía a las cooperativas energéticas que mediante modelos predictivos aseguran su viabilidad técnica, económica, financiera y sostenible.
Tras la ejecución del proyecto y a modo de conclusiones del mismo, tenemos que:
- La tecnología fotovoltaica constituye actualmente la solución de generación eléctrica de origen renovable que mejor se adapta a esquemas de generación distribuida. En el caso de la provincia de Jaén, la implementación de sistemas fotovoltaicos de potencia media (entre 0,1 y 10 MW), emplazados en las proximidades de los núcleos de población, se perfila como una estrategia eficiente para impulsar el desarrollo económico local y la creación de valor añadido.
- Las cooperativas oleícolas, presentan una distribución territorial homogénea y disponen de superficies con condiciones idóneas para la integración de instalaciones fotovoltaicas. Este tipo de aprovechamiento permite asignar un doble uso funcional al espacio: la actividad productiva agroindustrial y la generación energética renovable acoplando perfectamente el perfil de generación fotovoltaica, al perfil de consumo de la cooperativa y los socios de la misma.
- En línea con los objetivos estratégicos de la Unión Europea se fomenta la creación de comunidades energéticas locales bajo modelos cooperativos, donde los propios consumidores participan en la generación, gestión y uso compartido de la energía, todo ello potenciado por la base organizativa ya consolidada de la propia cooperativa.
- Para una operativa eficiente de este tipo de comunidades energéticas ha sido indispensable la implementación de sistemas de monitorización avanzados que integran los subsistemas de generación, almacenamiento y consumo, conforme a las especificaciones técnicas actuales además de soluciones de hardware específicas para asegurar la independencia tecnológica frente a las plataformas comerciales dominantes.
- El diseño, desarrollo y validación de un prototipo electrónico de instrumentación original, basado en componentes de disponibilidad comercial y arquitectura hardware abierta, constituye un hito clave para la ejecución de las actividades contempladas en la fase experimental del grupo operativo, y resulta esencial para la consecución de los objetivos globales del proyecto.
- Se han desarrollado modelos inteligentes tanto para la predicción de la producción del sistema fotovoltaico, como para la predicción del consumo energético de los miembros pertenecientes a la comunidad energética. En ambos casos, estos modelos, especializados en la predicción de series temporales, pertenecen a distintos campos del aprendizaje automático, incluyéndose modelos pertenecientes al área del aprendizaje profundo (Deep Learning). Estos modelos tienen como entradas la predicción meteorológica y la producción eléctrica que ha tenido lugar en días pasados.
- Por último, y para emitir las recomendaciones de gestión energética se ha hecho uso de algoritmos genéticos de optimización. En estos algoritmos cada individuo representa una recomendación energética para cada una de las 24 horas del día siguiente. Así pues, el objetivo de estos algoritmos es encontrar el mejor individuo/recomendación en un espacio de búsqueda muy grande, definido por todas las combinaciones de recomendaciones que se pueden dar a lo largo de las 24 horas de un día.
- Como resultado final el sistema obtiene una recomendación por hora del día siguiente dónde se indica de dónde consumir la energía eléctrica necesitada (placas fotovoltaicas, batería o red) minimizando los costes del consumo energético de la almazara.
Los miembros del grupo operativo son: Cooperativas Agro‐alimentarias de Andalucía, S. Coop. And. San Roque, de Arjonilla, Universidad de Jaén y Desarrollos tecnológicos INTELECT S.L.
Este proyecto, cuyo período de ejecución es de abril 2024 a junio 2025, está financiado a través de los Fondos Europeos Agrícolas de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciados por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía en la convocatoria de 2022 para el Funcionamiento de Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación en Materia de Productividad y Sostenibilidad Agrícola (AEI-Agri) en el sector del olivar.
Revista Almaceite 