CS puede contribuir a las energías renovables de varias maneras:
1. Mejores algoritmos de control pueden reducir los gastos de capital: mejores controles significan que las turbinas eólicas pueden responder a casos de carga (vientos fuertes, vientos turbulentos, cizalladura del viento, por ejemplo) de manera más eficiente y más dinámica. Al hacerlo, los ingenieros de turbinas eólicas pueden reducir los materiales físicos (acero, fibra de vidrio, etc.) requeridos en la turbina eólica, reduciendo así el costo inicial de la energía eólica y haciéndola más competitiva con otras formas de generación de energía.
2. Un mejor software puede reducir los gastos operativos: las personas usan el software para operar sus plantas de energía, optimizar su personal y comparar un parque eólico con otro. Reducir los gastos operativos es otra forma de ayudar a que la energía renovable sea más competitiva en costos con otras formas de generación de energía.
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3. Un mejor software de pronóstico conduce a estrategias de oferta de energía más óptimas. En muchas partes del mundo, los generadores de energía tienen que ofertar cuánta energía pueden producir en los mercados de compensación con una hora de anticipación. Al saber con mayor precisión cuándo el recurso va a cambiar rápidamente, los comerciantes de energía pueden maximizar su participación en el mercado y minimizar las penalizaciones por subproductos a su oferta.
Eso es solo rascar la superficie. Hay toneladas de oportunidades en el aprendizaje automático, p. Ej.
