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Predecir la oferta y la demanda de agua: explotación de embalses utilizando IA

  • Predecir oferta y demanda agua: explotación embalses utilizando IA
    Pablo González-Cebrián/Fotos iAgua.
  • Investigadores de la Universidad de Duisburg-Essen están desarrollando un sistema de control para embalses basado en predicciones que utilizan inteligencia artificial.
  • El objetivo del proyecto es desarrollar un modelo prototipo para la gestión de embalses y el suministro de agua para poblaciones y ecosistemas.

Sobre la Entidad

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Inundaciones, sequías, olas de calor: El cambio climático plantea desafíos cada vez mayores para la predicción del caudal de los ríos y la gestión de embalses. Los embalses desempeñan un papel crucial en la protección contra inundaciones y durante períodos de sequía. Para adaptarlos al cambio climático, los investigadores de la Universidad de Duisburg-Essen están desarrollando un sistema de control para embalses basado en predicciones que utilizan inteligencia artificial. El proyecto PROWAVE está siendo financiado por la Bundesstiftung Umwelt con 348,000 euros durante los próximos tres años.

«Los eventos climáticos causados por el cambio climático son difíciles de prever y plantean un gran desafío para la operación de embalses y sus áreas de captación», explica el Prof. Dr. André Niemann del Instituto de Ingeniería Hidráulica y Gestión de Recursos Hídricos de la Universidad de Duisburg-Essen (UDE). «Hasta ahora, los embalses han sido gestionados utilizando una serie de mediciones de caudal fluvial. Sin embargo, las decisiones basadas en este método son reactivas y lentas».

En el futuro, gracias a los avances tecnológicos, los métodos basados en inteligencia artificial (IA) ayudarán a los operadores de embalses. Para ello, procesos especiales como las redes LSTM (Memoria a Corto - Largo Plazo) permitirán estrategias de control eficientes. Esto crea herramientas que utilizan la información de pronósticos de manera dirigida. En combinación con herramientas modernas de análisis de datos, permiten el control proactivo de los sistemas de distribución de agua basado en pronósticos fiables de la demanda y el suministro de agua. «Hasta ahora, este pronóstico era extremadamente difícil, ya que se debía conocer cada proceso físico simulado. Los métodos de inteligencia artificial marcan ahora la diferencia», dice Gregor Johnen, ingeniero líder en el equipo del Prof. Niemann, y explica: «Por ejemplo, las redes neuronales y los métodos de conjunto pueden utilizar los datos en tiempo real y aprender de ellos para simular procesos complejos y mejorar la previsibilidad de eventos climáticos extremos mediante la comprensión de procesos aprendidos, con hasta tres meses de anticipación».

El objetivo del proyecto es desarrollar un modelo prototipo para la gestión de embalses y el suministro de agua para poblaciones y ecosistemas. Se está desarrollando utilizando el ejemplo del complejo de embalses interconectados de Harz. Se integran las predicciones de los investigadores en un modelo de optimización más complejo proporcionado por KISTERS AG con sede en Aquisgrán. «El control proactivo de nuestros sistemas de esta manera nos permite reaccionar de manera flexible y anticipada a posibles conflictos futuros de uso entre el suministro de agua y otros usuarios de agua», dice el Dr. Alexander Hutwalker, coordinador del departamento de Investigación y Desarrollo en Harzwasserwerke.

A largo plazo, los investigadores y sus colaboradores, el Ruhr- y Wupperverband, desean utilizar el prototipo para lograr la transición a una gestión inteligente de embalses que satisfaga los requisitos del cambio climático.

Lee la noticia original en Smart Water Magazine.

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