Caso de Uso

Gemelo Digital Inteligente para la Planificación Energética

El desarrollo de proyectos de energía renovable presenta una complejidad creciente debido a la necesidad de comprender con precisión el terreno, su impacto ambiental y su interacción con comunidades e infraestructuras preexistentes. Tradicionalmente, estos procesos se han visto limitados por el uso de métodos manuales para interpretar datos LIDAR y cartografía, la dificultad de integrar múltiples fuentes externas (líneas eléctricas, hábitats protegidos o restricciones ambientales) y la complejidad de modelar variables esenciales como sombras, vegetación o visibilidad. A ello se suma la falta de una visión holística que conecte cada proyecto con el sistema energético nacional y, en algunos países,  la ausencia de un inventario actualizado de parques solares dificulta la planificación estratégica y el análisis de su aportación real al mercado energético y al comercio transfronterizo.

Para mostrar cómo afrontar este reto, hemos creado un Caso de Uso, tomando como referencia un supuesto en Alemania.

Reto

El desarrollo de proyectos de energía renovable requiere comprender con precisión tanto el terreno como su impacto en el entorno, la comunidad y la infraestructura energética existente. Tradicionalmente, estos análisis se realizaban manualmente, dificultando la integración de múltiples fuentes de datos, la evaluación ambiental y la relación del proyecto con el sistema energético nacional.

En este caso, tomamos como referencia Alemania y suponemos que carece de un inventario actualizado de parques solares, lo que limita enormemente la planificación estratégica.

El reto, por tanto, es construir un modelo integrado que permita pasar del análisis detallado de un único emplazamiento a entender su impacto dentro del ecosistema energético del país y de Europa de forma automatizada y escalable.

Solución

Para abordar esta cuestión es necesario desarrollar un gemelo digital espacialmente inteligente, que combine LIDAR aéreo, modelos digitales de elevación, extracción automática de vegetación y simulaciones avanzadas de sombra y visibilidad.

Además, es necesario integrar datos externos clave como líneas de transmisión, restricciones ambientales y áreas protegidas, permitiendo cálculos automáticos como el coste de conexión a red.

Asimismo, es imprescindible aplicar GeoAI y deep learning para detectar todos los parques solares del país mediante imágenes satelitales recientes, creando un inventario nacional preciso.

Finalmente, se integran todos los datos energéticos, horarios y comercio transfronterizo, etc. conectando el proyecto local con el mercado de los países con los que se tiene relación.

Beneficios

Esta solución proporciona una visión completa del ciclo de vida del proyecto, optimizando la planificación y reduciendo riesgos ambientales y sociales. Además, se obtiene uninventario nacional automatizadode parques solares, lo que permite tomar mejores decisiones desde un punto de vista estratégico.

Por otro lado, la integración con datos energéticos en tiempo real permite contextualizar el aporte del proyecto dentro del sistema energético nacional y europeo.

El gemelo digital, como sistema vivo y actualizable, es capaz de este modo de centralizar datos, modelos y análisis espaciales, proporcionando una única fuente de datos verificados para otros proyectos futuros.

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