CIRCE impulsa la digitalización de la energía eólica con nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial

2 de julio de 2026

La digitalización de la operación eólica está entrando en una nueva fase marcada por el uso intensivo de analítica avanzada e inteligencia artificial. En un contexto en el que los datos ya forman parte central de la gestión de los parques, el foco se desplaza progresivamente hacia su explotación más sofisticada para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones.

En este escenario, están tomando relevancia distintas capacidades tecnológicas que permiten avanzar desde enfoques tradicionales hacia modelos más predictivos y automatizados.

Evolución en el tratamiento y validación del dato

Uno de los ámbitos donde se observa una mayor evolución es el tratamiento de los datos operacionales. Frente a los enfoques basados en reglas fijas o validaciones manuales, están surgiendo modelos capaces de detectar anomalías complejas y reconstruir datos de forma más robusta, integrando múltiples fuentes de información.

Este avance resulta especialmente relevante en variables críticas como la velocidad de viento o las curvas de potencia, donde la calidad del dato condiciona directamente la fiabilidad de los análisis posteriores.

Modelización avanzada del comportamiento de los aerogeneradores

Otra de las líneas de desarrollo se centra en mejorar la representación del comportamiento real de los activos. Los modelos multivariables permiten incorporar de forma simultánea variables meteorológicas y operacionales, proporcionando estimaciones más precisas del producible y facilitando un análisis más detallado del rendimiento. 

En paralelo, el uso de técnicas de inteligencia artificial explicable está permitiendo avanzar en la identificación de desviaciones de rendimiento, aportando mayor trazabilidad en el análisis de los factores que afectan a la producción. 

Forecasting alineado con la operación real

También se observa una evolución en los sistemas de predicción energética, que tienden a integrar no solo información meteorológica, sino también el estado operativo reciente de los aerogeneradores. Este enfoque permite generar previsiones más representativas del comportamiento real del parque, especialmente en situaciones no ideales.

Mantenimiento basado en condición y analítica predictiva

En el ámbito de operación y mantenimiento, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos SCADA está impulsando el desarrollo de modelos orientados a caracterizar el estado de los componentes y detectar desviaciones respecto a su comportamiento esperado. 

Estos enfoques permiten avanzar hacia estrategias de mantenimiento más basadas en condición, apoyando la priorización de intervenciones, la planificación de recursos y la anticipación de fallos.

Asimismo, el desarrollo de modelos de estimación de vida útil y la aplicación de técnicas de optimización están abriendo nuevas posibilidades para la gestión de activos y la planificación a medio y largo plazo.

Integración de criterios operativos y ambientales

Otra tendencia relevante es la integración de distintas capas de información en la toma de decisiones operativas. Esto incluye desde variables técnicas y económicas hasta factores ambientales, como la presencia de avifauna, donde comienzan a aplicarse modelos predictivos que permiten anticipar escenarios y adaptar la operación de forma más eficiente. 

Estas capacidades están siendo desarrolladas e implementadas por distintos agentes tecnológicos del sector. En este contexto, CIRCE trabaja en el desarrollo de modelos avanzados de analítica e inteligencia artificial aplicados a datos operacionales eólicos, en colaboración con operadores y otros actores de la cadena de valor.

La incorporación de estas herramientas refleja un cambio progresivo hacia una operación más inteligente, en la que la combinación de datos, modelos avanzados y conocimiento operativo permite mejorar la eficiencia, reducir la incertidumbre y optimizar la gestión de los activos.

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