ES3058100A2

ES3058100A2 - Reinicio remoto de generadores de energía eólica y solar

Info

Publication number: ES3058100A2
Application number: ES202590083A
Authority: ES
Inventors: Daniele Stein; Biasi Raffaele Di; Lopez Francisco Garcia
Original assignee: Enel Green Power SpA
Current assignee: Enel Green Power SpA
Priority date: 2023-07-26
Filing date: 2024-07-25
Publication date: 2026-03-06
Also published as: IT202300015774A1; WO2025022346A1

Abstract

Un método para controlar la función de reinicio remoto de una pluralidad de generadores solares y/o eólicos, de aquí en adelante generadores solares/eólicos, que comprende: (i) recibir, de cada uno de una pluralidad de sistemas de energía, comprendiendo cada sistema al menos uno de los generadores solares/eólicos y cada sistema está conectado por separado a una red eléctrica, un valor de una o más variables medido en el emplazamiento de cada uno de la pluralidad de generadores solar/eólico; (ii) realizar una primera función para determinar si un generador solar/eólico anormal está listo para que un funcionamiento normal se reinicie remotamente en función del valor recibido de una o más variables; (iii) realizar una segunda función para determinar un orden de reinicio según el cual un grupo de generadores solares/eólicos anormales debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, entre los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente según la primera función; y (iv) emitir una indicación del orden de reinicio determinado. También se dispone de un programa informático, un dispositivo y un sistema.

Description

[0001] DESCRIPCIÓN

[0004] REINICIO REMOTO DE GENERADORES DE ENERGÍA EÓLICA Y SOLAR

[0006] CAMPO DE LA INVENCIÓN

[0008] Ejemplos de aspectos en esta memoria se refieren a la generación de energía eléctrica eólica y solar, y más específicamente a un método para controlar una función de reinicio remoto de generadores solares/eólicos, un programa informático, un dispositivo y un sistema.

[0010] ANTECEDENTES

[0012] La demanda de energía eléctrica se satisface cada vez más utilizando fuentes de energía renovables como la eólica o solar, para las cuales se instalan aerogeneradores y paneles solares en lugares que optimizan la transformación de la energía eólica o solar en energía eléctrica. Los generadores de energía eólica o solar que están ubicados unos cerca de otros se agrupan en sistemas de energía (también llamados estaciones de energía eólica o fotovoltaica, o incluso "parque eólico" y "parque solar"). La energía eléctrica generada en cada sistema se transfiere a la red eléctrica.

[0014] Los generadores eólicos y/o solares (en adelante generadores eólicos/solares) pueden quedar fuera de servicio o pueden ser controlados para funcionar con una capacidad reducida, ya sea por mantenimiento programado, fallo o avería de un componente, etc. Es crucial volver a poner en servicio el generador de energía eólica/solar o mejorar su capacidad operativa lo antes posible, reduciendo así el llamado "tiempo de inactividad", para mejorar la eficiencia del sistema de energía en su conjunto.

[0016] Si bien puede ser necesaria la presencia de un técnico para reparar parte del generador eólico/solar o reemplazar componentes, en algunas situaciones el generador eólico/solar puede estar listo para volver a estar en servicio sin necesidad de que un técnico esté en su lugar. Se puede proporcionar una función de reinicio remoto para transmitir una orden al generador de energía eólica/solar para que reinicie o aumente la capacidad, evitando así asignaciones innecesarias de tiempo y recursos que de otro modo serían necesarias para llevar a los técnicos a cada generador de energía eólica/solar.

[0017] Sin embargo, la determinación de que un generador de energía eólica/solar está listo para volver a estar en servicio o para aumentar la producción eléctrica puede basarse en una gran cantidad de datos relacionados con el generador eólico/solar, lo que hace que esta decisión sea difícil.

[0019] Además, al controlar múltiples sistemas de energía, cada uno de los cuales normalmente comprende decenas o cientos de generadores eólicos/solares, puede haber un gran número de generadores eólicos/solares que pueden reiniciarse remotamente. Aunque el comando de reinicio puede transmitirse de forma remota (por ejemplo, automáticamente desde un ordenador), el generador de energía puede necesitar ser monitorizado para asegurar que el reinicio se lleve con éxito, por lo que reiniciar los generadores puede requerir una gran cantidad de tiempo y recursos de procesamiento.

[0021] Por ejemplo, un operario convencional puede enfrentarse a más de cien generadores eólicos/solares fuera de servicio y un número comparable de generadores que operan a capacidad reducida, lo que requiere analizar cientos de variables para identificar qué generador eólico/solar debe reiniciarse.

[0023] Por lo tanto, existe una necesidad de mejorar el proceso para devolver los generadores de energía eólica/solar a un funcionamiento normal.

[0025] RESUMEN DE LA INVENCIÓN

[0027] Según un primer aspecto de la presente invención, se proporciona un método para controlar una función de reinicio remoto de una pluralidad de generadores solares y/o eólicos, de aquí en adelante generadores solares/eólicos, que comprende:

[0028] - recibir, de cada uno de los sistemas de energía de una pluralidad de sistemas de energía, que cada sistema comprende al menos una de la pluralidad de generadores solares/eólicos y que cada sistema esté conectado por separado a una red eléctrica, un valor de una o más variables medido en el lugar de cada uno de la pluralidad de generadores solares/eólicos; - realizar una primera función para determinar si un generador solar/eólico anormal está listo para que un funcionamiento normal se reinicie remotamente en función del valor recibido de una o más variables,

[0029] - realizar una segunda función para determinar un orden de reinicio según el cual un grupo de generadores solares/eólicos anormales debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, entre los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente según la primera función; y

[0030] - emitir una indicación del orden de reinicio determinado.

[0032] En consecuencia, los generadores eólicos/solares anormales pueden volver a su funcionamiento normal mientras se reducen los recursos humanos necesarios.

[0034] Preferiblemente, una o más variables medidas en el lugar incluyen al menos una de: una temperatura de uno o más componentes del generador solar/eólico, una magnitud eléctrica medida en uno o más componentes eléctricos del generador solar/eólico, una magnitud mecánica medida para el generador eléctrico, una magnitud meteorológica medida en un entorno del generador solar/eólico.

[0036] Preferiblemente, la magnitud meteorológica comprende al menos una de la velocidad del viento, una dirección del viento, una distribución del viento y una magnitud y/o ángulo de luz solar recibida.

[0038] Preferiblemente, la magnitud eléctrica comprende un valor de corriente presente en un componente eléctrico del generador solar/eólico.

[0040] Preferiblemente, una o más variables medidas en el lugar incluyen al menos una de: la temperatura de uno o más componentes del generador solar/eólico, la velocidad del viento, la dirección del viento y la corriente en los componentes eléctricos del generador solar/eólico.

[0042] Preferiblemente, uno o más componentes comprenden al menos uno de un componente mecánico, uno hidráulico, un componente eléctrico y un componente electrónico.

[0044] En consecuencia, el retorno de los generadores de energía eólica/solar anormales al funcionamiento normal puede optimizarse teniendo en cuenta el estado o el entorno de cada generador solar/eólico.

[0046] Preferiblemente, la primera función se realiza utilizando un algoritmo determinista y/o un modelo de IA que reciba como entradas la pluralidad de variables y un histórico de reinicios remotos realizados en un periodo de tiempo predeterminado para generadores solares/eólicos.

[0048] Preferiblemente, el orden de reinicio se determina en base al menos a una de las previsiones de producción de energía mediante los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, y uno o más criterios de optimización relacionados con la red y/o el generador solar eólico.

[0050] Preferiblemente, la segunda función se realiza utilizando un algoritmo determinista y/o un modelo de IA entrenado que:

[0051] - elabora como entradas (i) la previsión de la producción de energía, y (ii) uno o más criterios de optimización relacionados con la red y/o el generador solar-eólico, y

[0052] - proporciona como salida el orden de reinicio.

[0054] Preferiblemente, se recibe un valor de una pluralidad de tipos de variables medidas en el lugar de los generadores solares/eólicos, en el que, opcionalmente, al menos un tipo de variable indica una respectiva anomalía de un generador solar/eólico, en el que la primera función se realiza usando un primer modelo de IA, en el que el primer modelo de IA recibe, como entrada, el valor de cada tipo de variables, y dónde se entrena el primer modelo de IA para identificar un primer subconjunto de los tipos de variables a priorizar para determinar si un generador solar o eólico anormal está listo para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente.

[0056] Preferiblemente, los tipos de variables medidas en el lugar del generador solar/eólico comprenden uno o más tipos de variables internas relacionadas con el funcionamiento interno del generador solar/eólico y uno o más tipos de variables externas relacionadas con un entorno del generador solar/eólico, donde el método comprende además recibir uno o más disparadores, estando cada disparador para provocar una alerta, indicando la alerta una posible anomalía relacionada con el generador de energía o un riesgo de seguridad relacionado con el funcionamiento del generador, en el que uno o más disparadores comprenden al menos un disparador interno generado a partir de una variable interna, el primer modelo de IA recibe, como entrada, un valor de cada tipo de variables, y la primera función se realiza usando un primer algoritmo determinista, recibiendo el primer algoritmo determinista, como entrada, al menos un disparador interno.

[0057] Preferiblemente, el primer algoritmo determinista está basado en una o más correlaciones iniciales predeterminadas, siendo cada una de las principales correlaciones entre uno o más desencadenantes internos y la determinación de que un generador solar/eólico anormal está listo para reiniciar un funcionamiento normal remotamente, y el primer modelo de IA se entrena para identificar una nueva correlación entre uno o más tipos de variables y determinar que un generador solar/eólico anormal está listo para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente.

[0059] Preferiblemente, se recibe un valor de una pluralidad de tipos de variables medidas en el lugar del generador solar/eólico, donde, opcionalmente, al menos un tipo de variable indica una respectiva anomalía de un generador solar/eólico, en la que la segunda función se realiza usando un segundo modelo de IA, en el que el segundo modelo de IA recibe, como entrada, el valor de cada tipo de variables, y en el que se entrena el segundo modelo de IA para identificar un subconjunto de los tipos de variables a priorizar para determinar el orden de reinicio.

[0061] Preferiblemente, los tipos de variables medidas en el lugar del generador solar/eólico comprenden uno o más tipos de variables internas relacionadas con el funcionamiento interno del generador solar/eólico y uno o más tipos de variables externas relacionadas con el entorno del generador solar/eólico, donde el método comprende además en recibir uno o más disparadores, estando cada disparador para provocar una alerta, indicando la alerta una posible anomalía relacionada con el generador de energía o un riesgo de seguridad relacionado con el funcionamiento del generador, en el que uno o más disparadores comprenden al menos un disparador interno generado a partir de una variable interna, el segundo modelo de IA recibe, como entrada, un valor de cada tipo de variables, y la segunda función se realiza usando un segundo algoritmo determinista, siendo el segundo algoritmo determinista que recibe, como entrada, solo uno o más disparadores.

[0063] Preferiblemente, el segundo algoritmo determinista se basa en una o más correlaciones predeterminadas secundarias, siendo cada correlación predeterminada secundaria entre uno o más disparadores y una priorización de un generador solar/eólico anormal listo para reiniciar un funcionamiento normal remotamente sobre otro, y el segundo modelo de IA se entrena para identificar una nueva correlación entre uno o más tipos de variables y una priorización de un generador solar/eólico anormal listo para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente sobre otro.

[0065] Preferiblemente, la indicación de la orden de reinicio determinada comprende al menos una de notificar al operario de la orden de reinicio determinada y transmitir automáticamente una orden de reinicio a los generadores solares/eólicos de acuerdo con la orden de reinicio determinada.

[0067] Preferiblemente, la primera función se realiza tras la detección de un evento predeterminado, incluyendo el evento predeterminado al menos uno de una duración predefinida transcurrido y un generador solar/eólico que interrumpe su funcionamiento debido a una alerta.

[0069] Preferiblemente, la segunda función se realiza cada vez que se determina que un generador solar o eólico anormal está listo para reiniciar un funcionamiento normal remotamente mediante la primera función.

[0071] Preferiblemente, cada generador solar o eólico anormal está fuera de servicio o funciona con una capacidad reducida.

[0073] Preferiblemente, el método comprende determinar si al menos un generador solar/eólico está fuera de servicio o funciona a capacidad reducida.

[0075] Preferiblemente, determinar si al menos un generador solar/eólico está fuera de servicio o funciona a capacidad reducida puede basarse en el valor recibido de una o más variables medidas en el lugar del generador solar/eólico.

[0077] Preferiblemente, la determinación de si al menos un generador solar/eólico está fuera de servicio o funciona a capacidad reducida puede realizarse periódicamente.

[0079] Preferiblemente, la primera función se realiza cuando se determina que al menos un generador solar/eólico está fuera de servicio o funciona a capacidad reducida.

[0080] Preferiblemente, el método comprende determinar si un grupo de generadores solares/eólicos está listo para ser reiniciado remotamente (es decir, para que el funcionamiento normal se reinicie de forma remota).

[0082] Preferiblemente, el grupo comprende al menos un número predeterminado. Por ejemplo, el número predeterminado puede ser 5, más preferiblemente al menos 10, al menos 25, al menos 50 generadores de energía.

[0084] Por consiguiente, la segunda función solo se realizaría cuando se necesite reiniciar remotamente más de un número predeterminado de generadores de energía. Así, un operario humano puede determinar el orden de reinicio cuando se deban reiniciar unos pocos generadores de energía (es decir, cuando no se requiere ayuda).

[0086] Preferiblemente, la determinación de si el grupo de generadores solares/eólicos está listo para reiniciarse remotamente se realiza cada vez que la primera función determina que un generador solar/eólico está listo para reiniciarse remotamente.

[0088] Preferiblemente, el valor de una o más variables se recibe repetidamente.

[0090] Preferiblemente, el valor de una o más variables se recibe periódicamente, en el que cada valor puede tener un correspondiente periodo predefinido.

[0092] Según un segundo aspecto de la presente invención, se proporciona un programa informático que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por uno o más procesadores, hacen que uno o más procesadores ejecuten el método según el primer aspecto.

[0094] Preferiblemente, el programa informático se almacena en un medio de almacenamiento legible por ordenador.

[0096] Según un tercer aspecto de la presente invención, se proporciona un dispositivo que comprende medios para realizar el método según el primer aspecto.

[0098] Preferiblemente, el dispositivo comprende un módulo de interfaz y al menos un procesador, el módulo de interfaz configurado para recibir el valor de una o más variables, y para mostrar la indicación del orden determinado, y estando el procesador configurado para procesar el valor recibido de una o más variables para realizar la primera función y la segunda función.

[0100] Según un cuarto aspecto de la presente invención, se proporciona un sistema que comprende el dispositivo según el tercer aspecto, y una pluralidad de sistemas de energía, comprendiendo cada sistema de energía al menos uno de los generadores solares/eólicos y estando cada sistema de energía conectado por separado a una red eléctrica.

[0102] DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

[0104] Ahora se describirán realizaciones de la presente invención, que son presentadas para una mejor comprensión de los conceptos inventivos, pero que no deben considerarse como limitativas para la invención, con referencia a las figuras en las que:

[0106] La Figura 1 muestra un diagrama esquemático de un sistema conectado a una red eléctrica, de acuerdo con ejemplos de realizaciones;

[0107] La Figura 2 muestra un diagrama esquemático de un dispositivo de acuerdo con ejemplos de realizaciones;

[0108] La Figura 3 muestra un proceso realizado por el dispositivo en ejemplos de realizaciones; La Figura 4 muestra un diagrama esquemático de la primera función realizada por el dispositivo, de acuerdo con ejemplos de realizaciones;

[0109] La Figura 5 muestra un diagrama esquemático de la segunda función realizada por el dispositivo, de acuerdo con ejemplos de realizaciones;

[0110] La Figura 6 muestra un proceso para entrenar un modelo de IA, en ejemplos de realizaciones; y

[0111] La Figura 7 muestra un proceso realizado para controlar una función de reinicio remoto de una pluralidad de generadores solares y/o eólicos, en ejemplos de realizaciones.

[0113] DESCRIPCIÓN DETALLADA

[0115] Aunque a continuación se describirán ejemplos de realizaciones, será evidente que se pueden hacer diversas modificaciones a estas realizaciones de ejemplo sin apartarse del espíritu y alcance más amplio de la invención. Por tanto, la siguiente descripción y los dibujos adjuntos deben considerarse ilustrativos y no limitativos.

[0116] Los componentes descritos en esta memoria, como el dispositivo, los controladores del sistema de energía, el controlador de la red eléctrica, etc., pueden usar cualquier enlace de comunicación adecuado para intercambiar datos, como un enlace de comunicación inalámbrico (por ejemplo, Wi-Fi, enlace de datos de telefonía móvil como LTE/5G, Bluetooth o Bluetooth Low Energy (BLE)), un enlace de comunicación por cable (por ejemplo, DSL, cable de fibra óptica, Ethernet, etc.). Cada enlace de comunicación puede no ser permanente.

[0118] En la siguiente descripción y en las figuras adjuntas, se exponen numerosos detalles para proporcionar una comprensión de distintos ejemplos de realizaciones. Sin embargo, será evidente para aquellos expertos en la materia que las realizaciones pueden aplicarse sin estos detalles.

[0120] Por ejemplo, aunque las figuras y la siguiente descripción pueden omitir ciertas conexiones entre componentes, el experto en la materia entenderá que tal conexión puede estar presente, incluso si no está representada o explícitamente descrita.

[0122] El funcionamiento de un generador eólico/solar puede verse afectado por diversos problemas, como daños derivados, por ejemplo, del desgaste o la avería de uno o más componentes. Esto puede hacer que el generador de energía eólica/solar funcione con una capacidad reducida (es decir, que la energía eléctrica generada por el generador sea menor que la potencia nominal normal), debido, por ejemplo, a una reducción de la velocidad a la que gira una turbina, o al uso solo de un subconjunto de paneles fotovoltaicos para generar energía eléctrica. A continuación, dicho generador de energía eólica/solar que esté fuera de servicio o que funcione a capacidad reducida será denominado generador de energía anormal, para abreviar.

[0124] En el caso de un generador de energía fuera de servicio, un comando de reinicio puede ser un mensaje que hace que el generador se reinicie y comience un funcionamiento normal, y en el caso de un generador de energía funcionando a capacidad reducida, un comando de reinicio puede ser un mensaje que hace que el generador aumente su capacidad a un nivel normal (es decir, un reinicio de funcionamiento normal).

[0126] Un generador de energía eólica/solar anormal puede reiniciar un funcionamiento normal tras un reinicio automático (es decir, el generador inicia el reinicio sin recibir ningún comando externo), un reinicio remoto (es decir, al recibir un comando de reinicio) o un reinicio local, requiriendo la presencia de un operario humano para reiniciar. El reinicio automático es el preferido, ya que requiere la menor cantidad de recursos o procesamiento, seguido del reinicio remoto y después el reinicio local.

[0128] La Figura 1 muestra un diagrama esquemático de un sistema conectado a una red eléctrica, de acuerdo con ejemplos de realizaciones.

[0130] La red eléctrica 10 conecta el sistema de energía 30-1, 30-2, 30-3 y 30-4 a destinos previstos de energía eléctrica, es decir, cargas, como usuarios finales o subestaciones eléctricas que conectan diferentes redes eléctricas (no mostrado).

[0132] Cada sistema de energía 30-1, 30-2, 30-3 y 30-4 está conectado a la red eléctrica 10 mediante una conexión separada, 12-1, 12-2, 12-3 y 12-4, respectivamente. Aunque en la Figura 1 se muestran cuatro sistemas de energía, se entenderá que cualquier número de sistemas de energía puede estar conectado a la red eléctrica 10 (por ejemplo, dos, tres, cinco o más).

[0134] Cada sistema de energía tiene uno o más generadores de energía 32. Cada generador puede ser un generador solar (por ejemplo, convirtiendo energía solar en energía eléctrica mediante uno o más paneles fotovoltaicos o superficies) o un generador eólico (por ejemplo, convirtiendo energía eólica en energía eléctrica mediante uno o más aerogeneradores). Para abreviar, a estos se les denominará generador de energía 32 a continuación. Los generadores de energía 32 de un sistema de energía están conectados a un controlador del sistema de energía 34, que transmite energía eléctrica desde los generadores de energía 32 hacia la red eléctrica 10. Los generadores de energía 32 pueden tener conexiones en serie al controlador del sistema de energía 34, como se muestra en los sistemas de energía 30-1 y 30-2, conexiones paralelas al controlador del sistema de energía 34, como se muestra en los sistemas de energía 30-3 y 30-4, o cualquier combinación de ellos. Cada sistema de energía 30 puede tener cualquier número de generadores de potencia, ya que el número mostrado en la Figura 1 es puramente ilustrativo y no limitativo.

[0136] La red eléctrica 10 comprende un controlador centralizado 11, que realiza funciones de monitorización como un sistema de supervisión de control y adquisición de datos (SCADA) para los sistemas de energía, para el cual puede recopilar variables medidas en el sitio de cada generador de energía 32, como una o más de las siguientes:

[0137] ‐ una temperatura de uno o más componentes del generador de energía 32, y en particular una o más de:

[0138] o una temperatura de componente(s) mecánico(s) como una góndola, una caja de engranajes, un rodamiento, una carcasa de un panel fotovoltaico, etc.

[0139] o una temperatura de componente(s) hidráulico(s) como un fluido, una bomba, un sistema de refrigeración, etc.

[0140] o una temperatura de componentes eléctricos o electrónicos como un generador, un convertidor de potencia, un transformador, etc.

[0141] ‐ una magnitud eléctrica medida en uno o más componentes eléctricos del generador de energía, como corriente, voltaje, impedancia compleja, resistencia, capacitancia, impedancia, potencia activa, potencia reactiva, factor de carga, etc.

[0142] ‐ una magnitud mecánica medida para el generador de energía, como una presión, un par motor, etc.

[0143] ‐ una magnitud meteorológica medida en un entorno del generador de energía 32, y que influye en la magnitud de energía eléctrica que puede producir el generador de energía 32, y en particular uno o más de:

[0144] o una distribución, velocidad y/o dirección del viento en un lugar cercano al generador de energía 32, una intensidad de turbulencia,

[0146] o una magnitud que indica una cantidad de luz solar recibida por un panel fotovoltaico, como una irradiancia solar, o un ángulo de luz solar recibida, o una densidad media del aire en las proximidades del generador de energía, y

[0147] o una temperatura ambiente en el entorno del generador de energía 32.

[0149] El valor de una o más variables para cada generador de energía 32 en el sistema de energía puede medirse, por ejemplo, utilizando sensores situados en y alrededor de cada generador de energía 32. En cada sistema de energía, el controlador del sistema de energía 34 puede obtener el valor de cada generador de energía 23 y transmitir los valores recogidos al controlador centralizado 11 mediante un enlace de comunicaciones (no mostrado). El controlador centralizado 11 envía entonces los valores de cada generador de energía al dispositivo 20. El controlador centralizado 11 puede comprender o estar acoplado a la memoria para almacenar información, como el valor de una o más variables para cada generador de energía 32.

[0151] Por tanto, se entenderá que las variables medidas pueden ser de varios tipos, y pueden categorizarse en variables internas (si se relacionan con un funcionamiento interno del generador de energía 32, como la temperatura de un componente(s), la magnitud eléctrica o la magnitud mecánica) o una variable externa (si se relacionan con el entorno del generador de energía, como la magnitud meteorológica).

[0153] Además, el controlador centralizado 11 genera, como parte de la función SCADA, disparadores (por ejemplo, señales de disparo o banderas), basados en las variables medidas en el lugar de cada generador de energía. Cada disparador se utiliza para indicar el estado de cada generador de energía, y puede activarse para provocar una alerta, indicando una posible anomalía relacionada con el generador de energía. Por ejemplo, se puede generar un conjunto de disparadores para el generador de energía (o varios componentes del generador) basándose en una temperatura medida, una magnitud eléctrica, una magnitud mecánica, una magnitud meteorológica o cualquier combinación de ambas.

[0155] Para cada disparador, se puede definir un rango predeterminado y, si un valor medido de la correspondiente variable está fuera del rango predeterminado, se puede activar la señal de disparo. Por ejemplo, una señal de disparo de temperatura puede activarse si la temperatura de un componente o del generador de energía es superior a un umbral predeterminado.

[0157] Por ejemplo, el rango predeterminado puede definirse usando un valor umbral (por ejemplo, un rango menor que el valor umbral, igual o mayor que el valor umbral, etc.) o dos valores umbral (por ejemplo, mayor que un umbral inferior y menor o igual a un umbral superior, etc.).

[0159] Los disparadores basados en variables internas (por ejemplo, temperatura de los componentes, magnitud eléctrica y/o magnitud mecánica) pueden definirse como disparadores internos, y los disparadores basados en variables relacionadas con el entorno del generador de energía pueden definirse como disparadores externos.

[0161] El controlador centralizado 11 también opera un sistema de seguridad y puede, como parte del sistema de seguridad, generar uno o más disparadores de seguridad.

[0162] Por ejemplo, el sistema de seguridad puede monitorizar la ubicación de operarios humanos (por ejemplo, técnicos u otro personal de campo) en las proximidades del generador de energía 32, por ejemplo, durante el mantenimiento o reparación del generador de energía 32. Como parte del sistema de monitorización, el controlador centralizado 11 puede almacenar, en memoria, información que indique la presencia de operario/s humanos cerca de un generador de energía 32. Si hay operario humano o operarios en las proximidades de un generador de energía, de modo que el funcionamiento del generador de energía 32 puede ser inseguro para el/los operario/s humano(s), puede activarse un disparador de seguridad que indique este riesgo para ese generador de energía 32.

[0164] El controlador centralizado 11 también almacena en memoria, para cada generador de energía:

[0165] ‐ Información que identifica a cada generador de energía 32, como un identificador, un tipo, modelo, fabricante del generador de energía 32,

[0166] ‐ Información utilizada para programar el mantenimiento preventivo o correctivo, como la antigüedad del generador de energía (por ejemplo, desde la instalación), una cantidad predeterminada de recurso(s) (por ejemplo, tiempo y/o coste) que se espera que se necesiten para realizar diferentes tareas de mantenimiento (por ejemplo, inspección, lubricación, limpieza o ajuste de componentes mecánicos, sustitución de componentes hidráulicos, mecánicos, eléctricos o electrónicos, etc.). ‐ datos históricos (por ejemplo, un registro) como

[0168] o datos sobre el estado operativo previo del generador de energía (por ejemplo, una línea temporal que indique periodos en los que el generador tuvo un estado operativo normal, periodos en los que funcionó con capacidad reducida y periodos en los que el generador estuvo fuera de servicio o desconectado),

[0170] o datos sobre comandos de reinicio pasados transmitidos para ese generador eléctrico, al menos durante un periodo de tiempo predeterminado (por ejemplo, los últimos 3 meses).

[0172] o datos sobre mantenimiento previo y/o anomalías detectadas en ese generador eléctrico,

[0173] ‐ datos sobre mantenimiento programado futuro o tiempos de inactividad,

[0174] ‐ información de previsión para la producción de energía, basada por ejemplo en información meteorológica medida y/o predicha en el entorno de cada generador eléctrico, y

[0175] ‐ un estado de cada disparador (disparadores internos, externos y de seguridad).

[0177] Para cada generador de energía 32, el dispositivo 20 obtiene del controlador centralizado 11 la información que identifica al generador de energía en asociación con:

[0178] ‐ el valor de una o más variables,

[0179] ‐ el conjunto de uno o más disparadores activados (disparadores internos, externos y de seguridad),

[0180] ‐ la información utilizada para programar el mantenimiento preventivo o correctivo, ‐ Los datos históricos,

[0181] ‐ la información de previsión para la producción de energía, y

[0182] ‐ Información de optimización, es decir, información utilizada para derivar uno o más criterios de optimización relacionados con la red eléctrica 10 y/o el generador de energía 32, que puede basarse en restricciones establecidas para la red eléctrica o en revisiones previstas para el generador de energía 32.

[0184] La información utilizada para derivar uno o más criterios de optimización incluye, por ejemplo, información sobre un nodo que conecta el generador de energía a la red eléctrica 11 (por ejemplo, un nodo en o que conecta el sistema de energía a la red eléctrica), y/o información sobre la capacidad de generación eléctrica del generador de energía (por ejemplo, un valor en MWh). Por ejemplo, la información del nodo de conexión puede usarse para determinar si existen restricciones de red establecidas para el nodo, como una magnitud de energía eléctrica que puede fluir a través de una o más ramificaciones conectadas al nodo de conexión. El orden de reinicio puede optimizarse priorizando el reinicio de los generadores de energía conectados a través de un nodo (es decir, un nodo de conexión) que no esté sujeto a restricciones de red. Como otro ejemplo, el orden de reinicio puede optimizarse priorizando a los generadores de energía con mayor capacidad de generación, permitiendo así un mayor aumento de la potencia generada con menos reinicios remotos.

[0186] Además, se puede derivar uno o más criterios de optimización utilizando la información relacionada con el mantenimiento preventivo. Por ejemplo, un generador de energía que tenga un mantenimiento programado pronto puede recibir una prioridad menor en la orden de reinicio, permitiendo así que se lleve a cabo el mantenimiento programado.

[0188] Por ejemplo, el controlador centralizado 11 puede transmitir los datos al dispositivo 20 mediante un enlace de comunicación, o el dispositivo 20 puede recuperar los datos directamente de la memoria en la que el controlador centralizado 11 almacena estos datos.

[0190] Para los disparadores, el dispositivo 20 puede obtener solo los disparadores activados o puede obtener un estado de cada disparador y seleccionar solo los disparadores activados como el conjunto de uno o más disparadores activados.

[0192] Como se explicará con más detalle a continuación, el dispositivo 20 determina, realizando una primera función, si un generador de energía anormal está listo para que se reinicie un funcionamiento normal remotamente, y determina, realizando una segunda función, un orden según el cual un grupo de generadores de potencia anormales debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente (es decir, una orden de reinicio).

[0193] El dispositivo 20 notifica entonces a un operador la orden de reinicio determinado. La notificación puede, por ejemplo, transmitirse al controlador centralizado 11, lo que provoca que una pantalla presente el orden de reinicio a un operador. En lugar de, o además de la pantalla, se puede proporcionar al operador una señal de audio que indique la orden de reinicio (es decir, se puede usar cualquier salida audiovisual). El controlador centralizado también puede almacenar la orden de reinicio en los datos históricos relativos a comandos de reinicio pasados transmitidos a los generadores de energía.

[0195] Además, o alternativamente, el dispositivo 20 puede transmitir una orden de reinicio a los generadores de energía 32 de acuerdo con el orden determinado. Un comando de reinicio puede transmitirse a través del controlador centralizado 11 y el controlador del correspondiente sistema de energía 34, o directamente al generador de energía 32. El comando de reinicio también puede ser transmitido por el dispositivo 20 directamente al generador de energía 32 y al controlador centralizado 11, para su registro. En cualquier caso, si se transmite una orden de reinicio, se hace automáticamente, es decir, sin que un operador active su transmisión.

[0197] Aunque se muestra que el dispositivo 20 está separado del controlador centralizado 11, esto es solo con fines ilustrativos, ya que el dispositivo 20 puede estar en la misma ubicación (por ejemplo, una sala) que el controlador centralizado 11. Además, la persona experta entenderá que el controlador centralizado 11 no tiene por qué ser un solo dispositivo y puede incluir dispositivos de procesamiento (por ejemplo, ordenadores) que procesan datos relacionados con la red eléctrica 10, dispositivos de red que controlan la transferencia de datos entre dispositivos, dispositivos de memoria, pantallas, etc.

[0199] La Figura 2 muestra un diagrama esquemático que ilustra una implementación a modo de ejemplo del dispositivo 20.

[0201] En una realización, el dispositivo 20 incluye al menos el procesador 22, una memoria 23 y una interfaz de I/O 21. El procesador 22 está configurado para ejecutar instrucciones incluidas en un programa informático almacenado en la memoria 23 para ejecutar cualquiera de las funciones del dispositivo 20, como se describe en esta memoria.

[0203] La memoria 23 está configurada para almacenar el programa informático. Además, la memoria 23 también puede almacenar información adicional, que puede incluir al menos una de:

[0204] 1. información utilizada para realizar la primera función y/o la segunda función, como la información que define algoritmos deterministas y/o modelo(s) de IA utilizados para estas funciones, resultados pasados de la primera función y/o de la segunda función, salidas pasadas del/los algoritmo(s) determinista(s) y/o el(los) modelo(s) de IA, etc.

[0205] 2. información relacionada con cada generador de energía 32 obtenida del controlador centralizado 11, y

[0206] 3. Información de previsión para la producción de energía, basada, por ejemplo, en información meteorológica medida y/o predicha en el entorno de cada generador eléctrico.

[0208] Al ejecutar las instrucciones del programa informático, el procesador 22 recibe información de otros dispositivos a través de la interfaz de I/O 21, y envía información a los demás dispositivos mediante la interfaz de I/O 21.

[0210] Se entenderá que los distintos elementos del dispositivo 20 no tienen por qué estar ubicados en una sola carcasa, ya que la caja es puramente ilustrativa. Por ejemplo, el procesador 22 puede corresponder a un servidor ubicado en una pista, la I/O 21 puede corresponder a un rúter y/o un switch conectado al servidor, y la memoria 23 puede corresponder a un sistema de almacenamiento en clúster que comprende múltiples unidades de almacenamiento.

[0212] La Figura 3 muestra un proceso realizado por el dispositivo en ejemplos de realizaciones. Por ejemplo, el proceso puede ser realizado por el procesador 22.

[0214] En la etapa 302, el dispositivo 20 recibe un valor de una o más variables medidas en el sitio de cada uno de los generadores de energía 32. Por ejemplo, cada controlador del sistema de energía 34 puede recopilar los datos relacionados con cada generador de energía 32 en el sistema de energía (es decir, el valor de una o más variables medidas en el sitio del generador de energía), y transmitir los datos recogidos a la I/O 21 en el dispositivo 20 a través de cualquier enlace de comunicación, y el procesador 22 obtiene entonces los datos de la I/O 21.

[0216] Además, el dispositivo 20 también puede recibir, en la etapa 302, la información utilizada para programar el mantenimiento preventivo o correctivo, los datos históricos, la información de previsión para la producción de energía, etc.

[0218] El procesador 22 puede entonces hacer que la memoria 23 almacene los datos recibidos.

[0220] En la etapa 304, el dispositivo 20 determina si uno o más generadores de energía 32 son anormales, es decir, están fuera de servicio o funcionan a capacidad reducida.

[0222] Por ejemplo, esto puede basarse en una decisión previa tomada en el controlador centralizado 11 o en el controlador del sistema de energía 34 de retirar de servicio el generador de energía 32 o reducir la capacidad operativa. Alternativamente, la determinación puede basarse en una indicación transmitida por el controlador del sistema de energía 34 que indica que uno o más generadores de energía 32 tienen un funcionamiento anormal (incluyendo estar fuera de servicio), o basarse en un valor de una magnitud eléctrica medida en el generador de energía 32 recibida por el dispositivo 20 (por ejemplo, si el valor recibido es diferente de un valor esperado para un funcionamiento normal del generador de energía).

[0224] El dispositivo 20 puede realizar esta determinación en secuencia para cada generador de energía 32, o el dispositivo 20 puede realizar la determinación para cualquier número de generadores de energía en paralelo (por ejemplo, haciendo simultáneamente una determinación para cada generador de energía de un sistema de energía).

[0226] Además, el dispositivo 20 puede almacenar en memoria 23, para cada generador de energía 32 considerado anormal, información que identifica al generador de energía 32 en asociación con una indicación de una anomalía.

[0228] Si ningún generador de energía 32 se determina como anormal (NO en la etapa 304), el proceso vuelve a la etapa 302 para recibir nuevos valores de una o más variables.

[0230] Si, en cambio, al menos un generador de energía 32 se determina como anormal (SÍ en la etapa 304), el proceso avanza a la etapa 306.

[0232] En la etapa 306, el dispositivo 20 realiza una primera función para determinar si un generador de energía 32 anormal está listo para que tenga un funcionamiento normal reiniciado remotamente en función del valor recibido de una o más variables.

[0234] Por ejemplo, el dispositivo 20 puede realizar la primera función para todos los generadores de potencia determinados como anormales en secuencia (por ejemplo, basándose en un orden de los identificadores de cada generador), o el dispositivo 20 puede realizar la primera función para múltiples (o todos) generadores de potencia anormales en paralelo. El dispositivo 20 puede identificar los generadores de potencia anormales recuperando de la memoria 23 los identificadores asociados a una indicación de una anomalía, si se almacenan como parte del proceso de la etapa 304.

[0236] Por cada generador de energía anormal que se determine listo para que tenga un funcionamiento normal reiniciado remotamente, el dispositivo 20 también puede almacenar en la memoria 23 información que identifique al generador de energía 32 en asociación con una indicación de que el generador de energía puede reiniciarse remotamente. Además, el dispositivo 20 puede transmitir la indicación al controlador centralizado 11, para cada generador de energía.

[0238] En la etapa 308, el dispositivo 20 determina si un grupo de generadores de energía 32 anormales está listo para reiniciar un funcionamiento normal de forma remota.

[0239] Cualquier número de dos o más generadores de energía 32 puede definir un grupo, para el cual habría que determinar un orden de reinicio. Los generadores 32 del grupo pueden estar ubicados en el mismo sistema de energía o en sistemas de energía diferentes.

[0241] Por ejemplo, el dispositivo 20 puede determinar si los identificadores de dos o más generadores de energía están asociados a una indicación de que el generador puede reiniciarse remotamente, si esto se almacena como parte del procesado de la etapa 306.

[0243] Sin embargo, se entenderá que en algunas realizaciones, el grupo puede tener un número mínimo de generadores de energía, por ejemplo 3, 5, 10, 15, 20, 25 o más.

[0245] Si ningún grupo de generadores de energía está listo para reiniciarse remotamente (NO en la etapa 308), el proceso vuelve a la etapa 302.

[0247] Por otro lado, si un grupo de generadores eléctricos está listo para ser reiniciado remotamente (SÍ en la etapa 308), el proceso avanza a la etapa 310.

[0249] En la etapa 310, el dispositivo 20 realiza una segunda función para determinar un orden de reinicio según el cual el grupo de generadores de energía anormal debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, entre los generadores solares/eólicos anormales que se determinan que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente según la primera función.

[0251] A continuación, en la etapa 312, el dispositivo 20 emite una indicación del orden de reinicio notificando a un operador del controlador centralizado 11. Por ejemplo, la notificación puede hacer que una pantalla muestre los generadores de energía en el orden de reinicio determinado, para que el operario pueda proceder a reiniciar los generadores de energía remotamente en el orden indicado.

[0253] Alternativamente, o adicionalmente, el dispositivo 20 puede transmitir a los generadores de energía 32 una orden de reinicio, siguiendo el orden de reinicio determinado, haciendo que cada generador de energía comience a funcionar (si está fuera de servicio) o aumente la capacidad para volver a un nivel normal.

[0254] Si se requiere la monitorización de cada reinicio por parte del operario humano, el dispositivo 20 puede retrasar el segundo y cada orden de reinicio siguiente, por ejemplo, retrasando la transmisión de cada orden de reinicio durante un tiempo predeterminado (por ejemplo, 20-30 minutos) durante el cual el operario humano puede monitorizar el generador de energía que está reiniciando su funcionamiento normal. Alternativamente, cada orden de reinicio puede indicar una duración de tiempo que debe transcurrir entre la recepción de la orden de reinicio y la puesta en marcha del generador para volver al funcionamiento normal.

[0256] Como ejemplo no limitante, y haciendo referencia a la Figura 1, el dispositivo 20 puede determinar que primero debe reiniciarse un generador de energía en el sistema de energía 30-1 (es decir, hacer que vuelva a funcionar normalmente), segundo un generador de energía en el sistema 30-2, a continuación, en tercer lugar otro generador de energía en el sistema de energía 30-2, etc.

[0258] Sin embargo, debe entenderse que el orden de reinicio puede indicar que se deben reiniciar remotamente más de uno (por ejemplo, dos o tres) generadores de energía simultáneamente.

[0260] El proceso vuelve entonces a la etapa 302.

[0262] La Figura 4 muestra un diagrama esquemático de la primera función realizada por el dispositivo, de acuerdo con ejemplos de realizaciones.

[0264] Tal como se muestra en la Figura 4, la primera función 40 comprende uno o más algoritmos deterministas iniciales 41, uno o más primeros modelos de IA 42 y un módulo combinador 43 que combina una salida del(los) algoritmo(s) determinista(s) 41 y una salida del(los) primero(s) modelo(s) de IA 42(s). La salida del módulo combinador 43, que es la salida de la primera función 40, es una determinación 65 de si un generador de energía anormal está listo para que tenga un funcionamiento normal reiniciado remotamente.

[0266] Las variables 61, los disparadores 62, los datos históricos 63 y datos sobre el mantenimiento programado y el tiempo de inactividad pueden proporcionarse a la primera función 40 para cada generador de energía que se sepa que es anormal.

[0267] El(los) primero(s) algoritmo(s) determinista(s) 41 recibe, como entradas, el disparador de seguridad 62a, los disparadores internos 62b y los datos históricos sobre ordenes de reinicio pasados transmitidos para ese generador de energía, para generar una decisión binaria sobre si el generador puede recibir una orden para que un funcionamiento normal sea reiniciado remotamente.

[0269] Por ejemplo, un primer algoritmo determinista 41 puede basarse en una correlación entre cualquiera de los siguientes aspectos y la determinación de que el generador de energía 32 no está listo para reiniciar un funcionamiento normal:

[0271] ‐ un disparador de seguridad indica que un reinicio remoto puede suponer un riesgo para los operarios humanos en las cercanías del generador eléctrico,

[0272] ‐ datos históricos sobre órdenes de reinicio anteriores indican que al menos un número predeterminado de órdenes de reinicio se han transmitido al generador de energía en un periodo anterior (por ejemplo, al menos N veces en las últimas 24 horas, donde N es un número entero positivo),

[0273] ‐ Un disparador interno indica que la temperatura de un componente del generador de energía es superior al rango predeterminado.

[0275] El primer algoritmo determinista 41 puede configurarse, en ausencia de cualquiera de los anteriores, para determinar que el generador de energía 32 está listo para reiniciar un funcionamiento normal.

[0277] Se entenderá que los ejemplos anteriores que hacen que el algoritmo determinista 41 considere que un generador de energía no está listo para un reinicio remoto son puramente ilustrativos, y pueden basarse en cualquier otra, o en alguna correlación adicional, entre una o más entradas y un resultado de la determinación.

[0279] El(los) primero(s) modelo(s) de IA 42 reciben, como entrada, todas las variables 61 medidas en el lugar del generador de energía 32 (es decir, las variables internas 61a y las variables externas 62a), los disparadores 62 (es decir, los disparadores de seguridad 62a, los internos 62b y los externos 62c), los datos históricos 63 y los datos sobre mantenimiento programado en el futuro o tiempo de inactividad 64.

[0280] El primer modelo de IA 42 puede incluir uno o más modelos que pueden entrenarse (por ejemplo, utilizando aprendizaje automático o aprendizaje profundo), como redes neuronales, para determinar si un generador de energía puede tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente. Por ejemplo, el(los) primero(s) modelo(s) de IA 42 pueden ser clasificadores (por ejemplo, del tipo "árboles extra"), que se entrenan de manera supervisada, basándose en una pluralidad de conjuntos de valores de entrenamiento relacionados con las variables 61, con los disparadores 62 y con los datos históricos 63, estando cada conjunto de valores de entrenamiento asociado a una respectiva etiqueta que indica si el generador de energía puede reiniciar o no remotamente un funcionamiento normal.

[0282] En consecuencia, tanto el(los) primer(los) algoritmo(s) determinista(s) 41 como el(los) primero(s) modelo(s) de IA 42 pueden hacer una determinación separada sobre si un generador de energía puede reiniciar remotamente un funcionamiento normal y emitir estas respectivas determinaciones. Como las determinaciones son binarias, las salidas pueden ser un valor de un bit, por ejemplo, 1 si el generador puede reiniciar remotamente un funcionamiento normal y 0 en el caso contrario.

[0284] El módulo combinador 43 está configurado para combinar la determinación de ambos y obtener una determinación combinada 65.

[0286] En el presente ejemplo, el módulo combinador 43 puede determinar que un generador de energía puede tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente solo si tanto el(los) primer(los) algoritmo(s) determinista(s) 41 como el(los) primero(s) modelo(s) de IA(s) 42 lo determinan, en cuyo caso la determinación se vuelve más segura. Es decir, la salida del módulo combinador 43 corresponde a un funcionamiento AND que se realiza sobre las salidas del primer algoritmo determinista 41 y del primer modelo de IA 42.

[0288] La Figura 5 muestra un diagrama esquemático de la segunda función realizada por el dispositivo, de acuerdo con ejemplos de realizaciones.

[0290] La segunda función 50 comprende uno o más segundos algoritmos deterministas 51, uno o más segundos modelos de IA 52 y un módulo combinador 53.

[0291] El módulo combinador 53 combina la salida del segundo algoritmo(s) determinista(s) 51 y la salida del segundo(s) modelo(s) de IA 52, para generar el orden de reinicio 67.

[0293] Las variables 61, los disparadores 62, los datos históricos 63, los datos sobre el mantenimiento programado y el tiempo de inactividad 64, y la previsión de producción de energía 66 pueden proporcionarse a la segunda función 50 para cada generador de energía 32 en el grupo que se sabe que es anormal y que puede recibir una orden remota para reiniciar un funcionamiento normal (por ejemplo, el grupo determinado en la etapa 308).

[0295] El(los) segundo(s) algoritmo(s) determinista(s) 51 reciben, como entrada, los disparadores 62 (es decir, el disparador de seguridad 62a, los disparadores internos 62b y el disparador externo 62c). Basado en estos disparadores 62, el segundo algoritmo determinista (51) ordena a cada generador de energía 32 del grupo formar una orden de reinicio.

[0297] Por ejemplo, el segundo algoritmo determinista 51 puede ordenar a los generadores de potencia 32 del grupo de modo que el que tenga menos disparadores activados 62 se reinicie primero, y ordenar a los generadores de potencia restantes 32 del grupo aumentando el número de disparadores activados 62.

[0299] Los segundos modelos de IA 52 reciben como entradas las variables 61, los disparadores 62, los datos históricos 63, el mantenimiento programado y el tiempo de inactividad 64, y la información de previsión para la producción de energía 66.

[0301] El segundo modelo de IA 52 puede incluir uno o más modelos que pueden entrenarse (por ejemplo, usando aprendizaje automático o aprendizaje profundo), como redes neuronales, para optimizar el orden en que los generadores de energía 32 deben ordenarse en el orden de reinicio.

[0303] El(los) segundo(s) algoritmo(s) determinista(s) 51 y el(los) segundo(s) modelo(s) de IA, 52, pueden generar cada uno una orden de reinicio separada, que puede combinarse mediante el módulo combinado 43 para obtener una orden de reinicio combinada 67.

[0305] En cada una de las primeras funciones y en la segunda función, el/los algoritmo(s) determinista(s) permite una configuración relativamente más rápida basada en un número relativamente menor de variables que se identifican como relevantes para la determinación (por ejemplo, siguiendo el principio de Pareto), ya que estos algoritmos no requieren datos reales para funcionar. Por otro lado, el(los) modelo(s) de IA pueden entrenarse utilizando datos históricos y resultados pasados para mejorar la determinación identificando variables adicionales durante un periodo de entrenamiento.

[0307] En particular, dado que el(los) primero(s) modelo(s) de IA(s) 42 reciben los disparadores externos, variables internas, variables externas, datos históricos y datos de mantenimiento y/o tiempo de inactividad programados, que no son utilizados por el(los) algoritmo(s) determinista(s) 41(s), la determinación a partir del(los) primero(s) modelo(s) de IA(s) 42 puede ser más precisa (al menos una vez entrenado), ya que tiene en cuenta todas (o un número mucho mayor de) variables subyacentes a los disparadores internos.

[0309] De manera similar, teniendo en cuenta datos adicionales, y en particular datos de previsión de producción de energía y/o información meteorológica, el segundo modelo de IA 52 puede definir una orden de reinicio que optimice la cantidad adicional de energía obtenida al hacer que el grupo de generadores de energía reinicie un funcionamiento normal.

[0311] Se entenderá que en cada función se puede proporcionar un algoritmo determinista diferente y/o un modelo de IA distinto para cada tipo de generador de energía, cada sistema de energía, etc.

[0313] Ahora, haciendo referencia a la Figura 6, se describirá el entrenamiento de un modelo de IA.

[0315] Los datos de entrenamiento para el modelo de IA pueden obtenerse de diversas fuentes, dependiendo de la finalidad del entrenamiento. Por ejemplo, el modelo de IA puede estar entrenado para hacer una o ambas de las siguientes cosas:

[0316] ‐ reducir el efecto de los "falsos positivos" que afectan a un algoritmo determinista, y ‐ Predecir un tiempo hasta que se requerirá una próxima visita de mantenimiento para el generador de energía.

[0318] En el primer caso, los datos de entrenamiento pueden obtenerse comparando las salidas pasadas del algoritmo determinista y el resultado de investigaciones realizadas por un operario humano sobre el generador de energía, que pueden registrarse en los datos históricos sobre el mantenimiento previo y las anomalías 63c. El modelo de IA puede entrenarse para detectar cuando la salida del algoritmo determinista no corresponde al resultado de la investigación humana, y para enfatizar una salida diferente al algoritmo determinista en ese caso, para reducir el efecto de los falsos positivos (es decir, las salidas del algoritmo determinista que se han identificado como falsas).

[0320] En el segundo caso, los datos de entrenamiento pueden obtenerse en función del mantenimiento programado y el tiempo de inactividad. El modelo de IA puede entrenarse para favorecer que los generadores de energía tengan un tiempo más largo hasta el siguiente mantenimiento programado, hasta que los generadores de energía tengan menos tiempo hasta el siguiente mantenimiento programado.

[0322] El primer modelo de IA 42 podría usar esta información para determinar qué generadores de energía anormales probablemente requerirían una visita de mantenimiento pronto (es decir, en menos de una semana tras un posible reinicio remoto) para no estar listos para que se reinicie remotamente un funcionamiento normal. Por tanto, se puede evitar un reinicio remoto que solo conduzca a un funcionamiento normal de corta duración.

[0324] El segundo modelo de IA 52 podría utilizar esta información para priorizar el reinicio remoto de generadores de energía que se estima que requieran una visita de mantenimiento tan tarde como sea posible, aumentando así la probabilidad de que sea necesario reiniciar el generador.

[0326] Haciendo referencia ahora a la Figura 6, un algoritmo determinista 71 (por ejemplo, un primer algoritmo determinista 41 o un segundo algoritmo determinista 51) puede operar en paralelo a un modelo de IA 72 (por ejemplo, un primer modelo de IA 42 o un segundo modelo de IA 52), de modo que ambos generen una salida (por ejemplo, una determinación de si un generador de energía anormal puede reiniciar de forma remota un funcionamiento normal, o un orden de reinicio para un grupo de generadores de energía), que luego se combina mediante un módulo combinado 73.

[0328] Durante una fase de entrenamiento, el módulo combinador 73 puede almacenar en memoria (por ejemplo, la memoria 23) las salidas del algoritmo de determinación 71 y las salidas del modelo de IA 72, como base de datos de salidas pasadas 74.

[0330] Un módulo de entrenamiento 75 obtiene las entradas 76 proporcionadas al algoritmo determinista 71, las entradas 77 proporcionadas al modelo de IA 72 y las salidas resultantes de la base de datos 74. El módulo de entrenamiento 75 también obtiene datos sobre mantenimiento pasado y anomalías 63c, y datos sobre mantenimiento programado y tiempo de inactividad 64.

[0332] El módulo de entrenamiento 75 entrena el modelo de IA utilizando cualquier método adecuado, como un método de retro-propagación, y un dato que indique una respuesta correcta derivado de los datos sobre mantenimiento y anomalías pasadas 63c y/o los datos sobre mantenimiento programado y tiempo de inactividad 64.

[0334] El módulo de entrenamiento 75 también calcula la precisión del modelo de IA 72, para determinar si el modelo de IA está suficientemente entrenado.

[0336] La fase de entrenamiento puede empezar cuando el dispositivo 20 está en funcionamiento y puede durar un tiempo predeterminado, o continuar hasta que el módulo de entrenamiento 75 determine que la precisión del modelo IA 72 es suficientemente precisa (es decir, que supera un valor umbral). Se entenderá que para cada modelo de IA, una fase de entrenamiento puede tener una duración diferente.

[0338] El módulo de entrenamiento 75 también puede proporcionar, por ejemplo, tras cada actualización del modelo de IA 72, un valor que indique la precisión del modelo de IA 72 respecto al módulo combinador 73. Esto permite que el módulo combinador asigne un peso correspondiente a la precisión del modelo IA 72 al combinar los resultados del algoritmo determinista 71 y el modelo IA 72.

[0340] En resumen, se entenderá a partir de la descripción anterior que ciertas realizaciones de ejemplo realizan operaciones de procesamiento para efectuar un método como se muestra en la Figura 7, que se realiza mediante un dispositivo para controlar una función de reinicio remoto de una pluralidad de generadores solares y/o eólicos, como se ha descrito anteriormente.

[0342] En la etapa 702, el dispositivo recibe de cada uno de los sistemas de energía, cada uno de los generadores solares/eólicos y cada sistema está conectado por separado a una red eléctrica, un valor de una o más variables medido en el lugar de cada uno de la pluralidad de generadores solares/eólicos.

[0343] En la etapa 704, el dispositivo realiza una primera función para determinar si un generador solar o eólico anormal está listo para que un funcionamiento normal se reinicie remotamente en función del valor recibido de una o más variables.

[0345] En la etapa 706, el dispositivo realiza una segunda función para determinar una orden de reinicio según el cual un grupo de generadores solares/eólicos anormales debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, entre los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente según la primera función.

[0347] En la etapa 708, el dispositivo emite una indicación de la orden de reinicio determinada.

[0349] Modificaciones y variaciones

[0351] Un disparador, como los descritos en las realizaciones de ejemplo anteriores, no necesita tener un rango predeterminado correspondiente. En cambio, la mera recepción de un valor para una variable dada puede activar un correspondiente disparador. Por ejemplo, un sensor situado en la góndola de un generador eólico puede detectar si hay un nivel de vapores en la góndola y transmitir un valor si se detecta cualquier nivel de humo en la góndola. El controlador centralizado 11 puede generar un disparador al recibir el valor, sin compararlo con ningún rango predeterminado.

[0353] Aunque se ha explicado que el controlador centralizado 11 contiene información ambiental (por ejemplo, magnitud meteorológica) para cada generador de energía 32, las realizaciones no están limitadas en este aspecto. En su lugar, se puede obtener un único valor representativo para un conjunto de uno o más (o todos) generadores de energía en un sistema de energía, por ejemplo, un valor medio, que puede usarse como valor para cada generador de energía. Por consiguiente, se puede evitar la transmisión repetida de valores que probablemente no fluctúen dentro de un sistema de energía, o para los que una medición precisa no sea crucial.

[0355] En el proceso descrito en relación con la Figura 3, se describe que el proceso vuelve a la etapa 302 si no se determina que ningún generador de energía 32 sea anormal (NO en la etapa 304), si ningún grupo de generadores de energía está listo para ser reiniciado remotamente (NO en la etapa 308) o cuando la indicación de la orden de reinicio determinado se emite en la etapa 312.

[0357] Sin embargo, las realizaciones no se limitan en este aspecto. Por ejemplo, el procesado puede terminar después de cualquiera de estas etapas (es decir, después del NO en la etapa 304, después del NO en la etapa 308 y/o después de la etapa 312), y el dispositivo 20 puede activarse para reiniciar de nuevo el proceso, por ejemplo, periódicamente.

[0359] Además, aunque la etapa 302 se describe como una solo etapa de recepción, el valor de las variables puede recibirse repetidamente, incluso mientras el dispositivo 20 realiza otras etapas del proceso mostradas en la Figura 3. En ese caso, el dispositivo 20 puede usar el valor recibido más tarde de las variables, o cualquier número de valores recibidos que corresponda a un número predeterminado de valores recibidos por última vez (por ejemplo, los últimos 3 o 5 valores recibidos) o valores recibidos durante un periodo predeterminado (por ejemplo, los valores recibidos durante la última hora o día).

[0361] Aunque en el proceso descrito en la Figura 3, el proceso de las etapas 308 y 310 se realiza después de la etapa 306, las realizaciones no están limitadas en este aspecto. Se entenderá que el proceso de la Figura 3 puede repetirse. En consecuencia, los procesos de las etapas 308 y 310 pueden realizarse en paralelo a las etapas 304 y 306, o antes de las etapas 304 y 306, por ejemplo, teniendo en cuenta si una iteración previa del proceso determinó que un número de generadores de potencia anormales están listos para reiniciar de forma remota un funcionamiento normal. En otros ejemplos más, los procesos de las etapas 308 y 310 pueden realizarse de forma independiente de las etapas 304 y 306.

[0363] En algunas realizaciones, puede omitirse el proceso de la etapa 304. Por ejemplo, el controlador centralizado 11 y/o el controlador del sistema de energía 34 pueden indicar que un generador de energía es anormal, de modo que la etapa de realizar la primera función puede realizarse sin necesidad de determinar la etapa 304.

[0365] En algunas realizaciones, puede omitirse el proceso de la etapa 306. Por ejemplo, el dispositivo 20 puede realizar el proceso cuando se puede asumir que un grupo de generadores de energía anormales está listo para ser reiniciado remotamente, lo que permite evitar la determinación de la etapa 306.

[0366] En algunas realizaciones, la primera función (es decir, al menos el procesamiento de la etapa 306) puede realizarse tras la detección de un evento predeterminado. En la realización de ejemplo descrita con referencia a la Figura 3, la primera función se realiza al detectar que uno o más generadores solares/eólicos son anormales. Alternativamente o adicionalmente, el procesamiento de la etapa 306 puede realizarse al detectar otro evento, como que haya transcurrido una duración predefinida desde el inicio de un temporizador (por ejemplo, dado que el procesamiento de la etapa 306 se realizó por última vez, es decir, que el procesamiento de la etapa 306 se realiza periódicamente), que un generador de energía interrumpa su funcionamiento porque se recibió una alerta, la alerta bloqueando el funcionamiento del generador de energía. Por ejemplo, la alerta de bloqueo puede ser una alarma de que la temperatura de un componente del generador de energía es demasiado alta, interrumpiendo así la generación de energía eléctrica al provocar un apagado seguro del generador de energía.

[0368] Se entenderá que las realizaciones no se limitan a: primero(s) algoritmo(s) determinista(s) 41 que reciban los disparadores internos 62b. En su lugar, el(los) primero(s) algoritmo(s) determinista(s) 41 puede(n) recibir las variables internas 61a en lugar de los disparadores internos 62a, y determinar el estado de cada disparador interno basándose en el valor de las correspondientes variables internas 61a.

[0370] En otras realizaciones, el(los) primero(s) algoritmo(s) determinista(s) 41 puede(n) recibir solo los disparadores internos 62b. Por ejemplo, el controlador centralizado 11 puede no generar el disparador de seguridad 62a, y los datos históricos de ordenes de reinicio anteriores pueden no estar disponibles para el dispositivo 20.

[0372] Se entenderá que las realizaciones no se limitan al primer modelo de IA 42 que reciba los disparadores 62, en particular, ya que el disparador de seguridad 62a puede ser gestionado por el(los) algoritmo(s) determinista(s) 41 y el(los) primer(es) modelo(s) de IA 42 ya reciben las variables internas y externas 61a y 61b de las cuales se derivan los otros disparadores. De manera similar, en algunas realizaciones, el(los) primer(es) modelo(s) de IA 42 pueden recibir solo las variables internas 61a, y no recibir las variables externas 61b, los disparadores 62, los datos históricos 63 y/o el mantenimiento programado y el tiempo de inactividad 64.

[0373] Como otro ejemplo, la salida del primer modelo o modelos de IA puede tener un peso menor en la combinación que la salida del primer algoritmo determinista 41, lo cual puede determinarse en función de la precisión de(los) primer(os) modelo(s) de IA. Por ejemplo, durante un periodo en el que se está entrenando el(los) primer(los) modelo(s) de IA (es decir, una fase de entrenamiento), el módulo combinador 43 puede ignorar la salida del(los) primer(los) modelo(s) de IA, o puede asignar un peso a la salida del(los) modelo(s) de IA(s) que sea proporcional a una precisión calculada del(los) modelo(s) de IA.

[0375] Por ejemplo, se puede dar un peso de 0,3 a un primer modelo de IA con una precisión inferior al 60%. Si, por ejemplo, el primer algoritmo determinista genera un valor '1' mientras que el primer modelo de IA genera un valor '0', la determinación combinada puede calcularse como (1 0) / (1 0,3) ≈ 0,76, cuyo módulo combinador 43 puede redondear hacia arriba o abajo al más cercano de 0 y 1, para mantener una decisión binaria (en el caso de 0,76, éste se redondearía a 1).

[0377] Alternativamente, el módulo combinador 43 no necesita redondear hacia arriba o a la baja el valor de determinación combinada, que puede proporcionarse a la segunda función 50 como un valor que indica qué generadores de energía pueden ser más seguros para reiniciar remotamente (por ejemplo, como porcentaje, donde un valor de 0,76 indica un 76% de probabilidad de que el generador sea seguro para reiniciar remotamente un funcionamiento normal). La segunda función 50 puede ser base del orden de reinicio al menos en parte en esta información, por ejemplo, haciendo que los generadores de energía con un valor más alto se reinicien primero.

[0379] En algunas realizaciones, la segunda función 50 recibe, por cada generador de energía anormal en el grupo que se determine listo para reiniciar remotamente un funcionamiento normal, la información sobre una previsión de producción de energía 66, y la información de optimización almacenada por el controlador centralizado 11. Basándose en la información de optimización, la segunda función determina uno o más criterios de optimización relacionados con la red y/o el generador solar-eólico. La función de sección 50 proporciona entonces la previsión de la producción de energía y uno o más criterios de optimización para el(los) algoritmo(s) determinista(s) 51 y el(los) modelo(s) de IA(s) 52, como entradas. El(los) algoritmo(s) determinista(s) 51 y el(los) modelo(s) de IA 52 determinan cada uno un respectivo orden de reinicio, que luego se combina mediante el módulo combinador 53, como se explicó anteriormente. Se entenderá que el(los) algoritmo(s) determinista(s) 51 y/o el(los) modelo(s) de IA 52 pueden recibir entradas adicionales, como los disparadores 62, las variables 61, etc., además de la previsión de producción de energía 66 y uno o más criterios de optimización.

[0381] Se entenderá que la salida del algoritmo determinista 71 también podría usarse para entrenar el modelo de IA 72. Sin embargo, las realizaciones no están limitadas en este aspecto y pueden omitirse el algoritmo determinista, la recepción de sus entradas 77 por el módulo de entrenamiento 75 y el almacenamiento de salidas pasadas del algoritmo determinista en la base de datos 74.

[0383] Se entenderá que la orden de reinicio transmitida a un generador de energía podría, en algunos casos, no tener éxito. Por ejemplo, el generador de energía puede fallar en recibir la orden de reinicio (por ejemplo, si hay un problema en el enlace de comunicación entre el dispositivo 20 y el generador 32), el generador de energía puede fallar en procesar la orden de reinicio (por ejemplo, si hay corrupción de datos o se produce un error en el procesamiento de datos en el generador de energía), o el generador de energía puede no reanudar con éxito o no reiniciar el funcionamiento normal (por ejemplo, debido a una avería de un componente).

[0385] El dispositivo 20 puede, al recibir nuevos valores de una o más variables medidas en un emplazamiento de un generador de energía que recibió una orden de reinicio, determinar si la orden de reinicio tuvo éxito (es decir, si el generador de energía se reinició con éxito funcionando normalmente) o no.

[0387] Por tanto, en algunas realizaciones, los datos históricos 63b sobre órdenes de reinicio pasadas pueden incluir, en asociación con cada orden de reinicio pasada, una indicación de si la orden de reinicio tuvo éxito (por ejemplo, en un campo de datos binario). Esta indicación puede utilizarse en el entrenamiento del modelo de IA 75. Por ejemplo, el(los) modelo(s) de IA 75 puede(n) usar esta indicación para determinar que es probable que un generador de energía no tenga éxito en reiniciar un funcionamiento normal, si el valor de las variables es similar a una situación que ha llevado a una orden de reinicio fallida, o si el generador de energía ha tenido al menos un número predeterminado de órdenes de reinicio fallidas durante un periodo dado (por ejemplo, 3 en la última semana). Resultará evidente para experto en la materia, cualquiera de los ejemplos de realizaciones descritos anteriormente que describen operaciones de procesamiento puede realizarse con un programa informático que comprende instrucciones legibles por ordenador que, cuando son ejecutadas por un ordenador o por uno o más procesadores, hacen que el ordenador o uno o más procesadores implementen el método definido por las operaciones de procesamiento. Dicho programa informático puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador transitorio o no transitorio, o transmitirse por una señal.

Claims

1. REIVINDICACIONES

1. Un método para controlar una función de reinicio remoto de una pluralidad de generadores de energía solares y/o eólicos, en adelante generadores solares/eólicos, que comprende:

- recibir, de cada uno de la pluralidad de sistemas de energía, comprendiendo cada sistema al menos uno de la pluralidad de generadores solares/eólicos y estando cada sistema de energía conectado por separado a una red eléctrica, un valor de una o más variables medido en el emplazamiento de cada uno de los generadores solares/eólicos;

- realizar una primera función para determinar si un generador solar/eólico anormal está listo para que un funcionamiento normal se reinicie remotamente en función del valor recibido de una o más variables,

- realizar una segunda función para determinar un orden de reinicio según el cual un grupo de generadores solares/eólicos anormales debería tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente, entre los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente según la primera función; y

- emitir una indicación del orden de reinicio determinado.

2. El método según la reivindicación 1, en el que una o más variables medidas en el lugar incluyen al menos una de: una temperatura de uno o más componentes del generador solar/eólico, una magnitud eléctrica medida en uno o más componentes eléctricos del generador solar/eólico, una magnitud mecánica medida para el generador de energía, una magnitud meteorológica medida en un entorno del generador solar/eólico,

en el que, opcionalmente, la magnitud meteorológica comprende al menos una de la velocidad del viento, una dirección del viento, una distribución del viento y una magnitud y/o ángulo de luz solar recibida, y, opcionalmente, la magnitud eléctrica comprende un valor de corriente presente en un componente eléctrico del generador solar/eólico.

3. El método según las reivindicaciones 1 o 2, en el que la primera función se realiza utilizando un algoritmo determinista y/o un modelo de IA que recibe, como entradas, la pluralidad de variables y un historial de reinicios remotos realizados en un periodo de tiempo predeterminado para generadores solares/eólicos.

4. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en el que el orden de reinicio se determina en base al menos a una de las previsiones de producción de energía mediante los generadores solares/eólicos anormales que se determina que están listos para operar normalmente de forma remota, y uno o más criterios de optimización relacionados con la red y/o el generador solar/eólico.

5. El método según la reivindicación 4, en el que la segunda función se realiza usando un algoritmo determinista y/o un modelo de IA entrenado que:

- elabora como entradas (i) la previsión de la producción de energía, y (ii) uno o más criterios de optimización relacionados con la red y/o el generador solar/eólico, y

- proporciona como salida el orden de reinicio.

6. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en el que

se recibe un valor de una pluralidad de tipos de variables medido en el emplazamiento de los generadores solares/eólicos, donde, opcionalmente, al menos un tipo de variable indica una respectiva anomalía de un generador solar/eólico,

en la que la primera función se realiza utilizando un primer modelo de IA,

en el que el primer modelo de IA recibe, como entrada, el valor de cada tipo de variables, y en el que el primer modelo de IA se entrena para identificar un primer subconjunto de los tipos de variables a priorizar para determinar si un generador solar/eólico anormal está listo para reiniciar de forma remota un funcionamiento normal.

7. El método según la reivindicación 6, en el que

los tipos de variables medidas en el emplazamiento del generador solar/eólico comprenden uno o más tipos de variables internas relacionadas con el funcionamiento interno del generador solar/eólico y uno o más tipos de variables externas relacionadas con el entorno del generador solar/eólico,

en el que el método comprende además recibir uno o más disparadores, cada disparador para provocar una alerta, indicando la alerta una posible anomalía relacionada con el generador de energía o un riesgo de seguridad relacionado con el funcionamiento del generador, en el que uno o más disparadores comprenden al menos un disparador interno generado en función de una variable interna,

el primer modelo de IA recibe, como entrada, un valor de cada tipo de variables, y la primera función se realiza usando un primer algoritmo determinista, el primer algoritmo determinista que recibe, como entrada, al menos un disparador interno.

8. El método según la reivindicación 7, en el que

el primer algoritmo determinista se basa en una o más correlaciones predeterminadas iniciales, cada una de las cuales es entre uno o más disparadores internos y la determinación de que un generador solar/eólico anormal está listo para reiniciar remotamente un funcionamiento normal, y

el primer modelo de IA se entrena para identificar una nueva correlación entre uno o más tipos de variables y determinar que un generador solar/eólico anormal está listo para reiniciar de forma remota un funcionamiento normal.

9. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en el que

se recibe un valor de una pluralidad de tipos de variables medido en el emplazamiento del generador solar/eólico, donde, opcionalmente, al menos un tipo de variable indica una respectiva anomalía de un generador solar/eólico,

en la que la segunda función se realiza utilizando un segundo modelo de IA,

en el que el segundo modelo de IA recibe, como entrada, el valor de cada tipo de variables, y

en el que el segundo modelo de IA se entrena para identificar un subconjunto de los tipos de variables a priorizar para determinar el orden de reinicio.

10. El método según la reivindicación 9, en el que

en el que el método comprende además recibir uno o más disparadores, cada disparador para provocar una alerta, indicando la alerta una posible anomalía relacionada con el generador de energía o un riesgo de seguridad relacionado con el funcionamiento del generador de energía, en el que uno o más disparadores comprenden al menos un disparador interno generado en función de una variable interna,

el segundo modelo de IA recibe, como entrada, un valor de cada tipo de variables, y la segunda función se realiza empleando un segundo algoritmo determinista, recibiendo el segundo algoritmo determinista como entrada solamente uno o más disparadores.

11. El método según la reivindicación 10, en el que

el segundo algoritmo determinista se basa en una o más segundas correlaciones predeterminadas, siendo cada segunda correlación predeterminada entre uno o más disparadores y una priorización de un generador solar o eólico anormal listo para reiniciar remotamente un funcionamiento normal sobre otro, y

el segundo modelo de IA se entrena para identificar una nueva correlación entre uno o más tipos de variables y una priorización de un generador solar/eólico anormal listo para reiniciar de forma remota un funcionamiento normal frente a otro.

12. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, en el que emitir la indicación del orden de reinicio determinado comprende en al menos notificar a un operador el orden de reinicio determinado y transmitir automáticamente una orden de reinicio a los generadores solar/eólico de acuerdo con el orden de reinicio determinado.

13. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 12, en el que la primera función se realiza tras la detección de un evento predeterminado, incluyendo el evento predeterminado al menos uno de un transcurso con una duración predeterminada y un generador solar/eólico que interrumpe el funcionamiento debido a una alerta.

14. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 13, en el que la segunda función se realiza cada vez que se determina que un generador solar/eólico anormal está listo para tener un funcionamiento normal reiniciado remotamente mediante la primera función.

15. El método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 14, en el que cada generador de energía solar/eólico anormal está fuera de servicio o funciona con una capacidad reducida.

16. Un programa informático que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por uno o más procesadores, hacen que uno o más procesadores ejecuten el método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 15.

17. Un dispositivo que comprende unos medios para realizar el método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 14.

18. Un sistema que comprende el dispositivo según la reivindicación 16 y una pluralidad de sistemas de energía, cada sistema de energía compuesto por al menos un generador solar/eólico y cada sistema de energía conectado por separado a una red eléctrica.