A medida que nuestros sistemas energéticos se hacen más inteligentes y se distribuyen más, los BESS se están convirtiendo en esenciales para mantener la red estable, segura y eficiente.

Pero las baterías se enfrentan a retos reales: degradación, riesgos térmicos y tiempos de inactividad inesperados. El mantenimiento tradicional por sí solo no basta.

Aquí es donde entra en juego el análisis predictivo basado en IA. Combinando modelos basados en la física con el aprendizaje automático, los operadores pueden:
✅ Detectar posibles fallos antes de que se produzcan.
✅ Prolongar la vida útil de la batería y reducir los costes operativos.
✅ Detectar anomalías en tiempo real para mejorar la seguridad
✅ Optimizar las operaciones para mejorar el rendimiento y la rentabilidad de la inversión.

Las investigaciones de la AIE, NREL y Sandia National Labs demuestran que los modelos predictivos híbridos pueden aumentar significativamente la fiabilidad y el rendimiento cuando se integran en plataformas de gestión inteligente de la energía.

¿Cuál es el resultado? Un sistema energético más seguro, eficiente y sostenible.

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