Aplicación de metodologías de machine learning en la industria de la energía offshore
La industria de la energía offshore ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, caracterizándose por la gran cantidad de datos que se generan en sus operaciones. En este contexto, el machine learning se presenta como una herramienta clave para abordar diferentes desafíos de la...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/416638 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/416638 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Offshore wind power plants Machine learning Energía eólica offshore Inteligencia artificial Big data Parcs eòlics marins Aprenentatge automàtic Àrees temàtiques de la UPC::Energies::Energia eòlica::Parcs eòlics |
| Sumario: | La industria de la energía offshore ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, caracterizándose por la gran cantidad de datos que se generan en sus operaciones. En este contexto, el machine learning se presenta como una herramienta clave para abordar diferentes desafíos de la industria, permitiendo mejorar las predicciones y optimizar diferentes procesos. este proyecto ofrece una revisión de los avances en esta disciplina dentro de la ingeniería naval y oceánica, con un enfoque particular en la energía eólica offshore. Además, incluye el desarrollo de un modelo predictivo que utiliza técnicas de machine learning para estimar la producción de energía de un aerogenerador marino ubicado en la costa española, demostrando el potencial de estas metodologías en un entorno práctico y real. |
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