Cátedra aplicaciones de la Inteligencia Artificial al mantenimiento basado en datos
Misión y objetivos
La misión de la Cátedra es contribuir a que ENDESA en particular y el sector energético en general aprovechen las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial mediante la generación de conocimiento y su difusión hacia la sociedad.
Sus principales objetivos son investigar y divulgar las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el ámbito del Mantenimiento y la Gestión de los activos de generación, con el fin de facilitar la transición energética hacia un modelo sostenible a largo plazo acorde con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Nuestros miembros
Líneas de investigación
- Aplicaciones de Técnicas de Inteligencia Artificial a Procesos Industriales.
- Detección de Anomalías, Diagnóstico, Prognosis y Mantenimiento basados en datos.
- Análisis Avanzado de Datos y Técnicas de Deep Learning Aplicadas a Procesos Industriales.
Proyectos
Proyecto 1
Diseño e implementación de un algoritmo para la protección de líneas eléctricas en condiciones de alta penetración de renovables.
Proyecto 2
Detección de problemas en la combustión de las turbinas de gas, supervisión de arranques y evaluación del impacto en la red.
Proyecto 3
Optimización de la eficiencia de las bombas de circulación y alimentación de CCGT a través del Mantenimiento Basado en Datos. Estudio del impacto de las tareas de mantenimiento sobre las variables de proceso.
Proyecto 4
Caracterización de los arranques de turbinas de gas con objeto de detectar anomalías tempranas tras la parada de las mismas.
Proyectos con alumnos
Publicaciones
Rubiales Mena, M.C., Muñoz, A., Sanz-Bobi, M.A., González-Calvo, D., Álvarez Tejedor, T., Application of ensemble machine learning techniques to the diagnosis of the combustion in a gas turbine. Applied Thermal Engineering. Vol. 249, pp. 123447-1 - 123447-16, Julio 2024.
Orbach, S., Sanz-Bobi, M.A.,Bellido-López, F.J., Muñoz, A., González-Calvo, D., Álvarez Tejedor, T., Anomaly detection of a cooling water pump of a power plant based on its virtual digital twin constructed with deep learning Sanz-Bobi, M.A.8th European Conference of the Prognostics and Health Management Society - PHME24, Prague (Czech Republic). 03-05 July 2024.
Horizontes de la IA
Serie orientada a la divulgación y formación de temas actuales de aplicación de la Inteligencia Artificial