Minsait (Indra) logra reducir en un 85% la mortandad de los murciélagos en los parques eólicos

MADRID 21 Abr. (EUROPA PRESS) -

Minsait (Indra) ha logrado reducir en un 85% la mortandad de los murciélagos en los parques eólicos tras más de seis meses de pruebas, tal y como ha indicado en un comunicado este martes.

La compañía tecnológica presentará esta innovación en el evento anual de WindEurope, la principal asociación de energía eólica de Europa, en el que participará entre el 21 y el 23 de abril y que este año congrega en Madrid a más de 500 empresas y 16.000 profesionales para exponer las últimas tecnologías eólicas terrestres (onshore) y marinas (offshore).

Así, Minsait ha destacado que esta investigación ha arrojado resultados "muy positivos" para la preservación de los murciélagos en el entorno de los parques eólicos, de acuerdo con las legislaciones europea y española que establecen, entre otras medidas, la parada de aerogeneradores con alta incidencia de colisiones de especies protegidas como las aves o, en este caso, los quirópteros.

COMBINA CÁMARAS TÉRMICAS, IA Y AUTOMATIZACIÓN

La solución desarrollada por Minsait (denominada BatMonitor) combina cámaras térmicas, inteligencia artificial (IA) y automatización con un doble objetivo: reducir la mortandad de los quirópteros a causa de la acción de los aerogeneradores que, según los resultados registrados, puede descender en un 85%, y mejorar la eficiencia operativa de la industria eólica, evitando las paradas preventivas gracias a su fiabilidad en la detección de ejemplares.

A diferencia de otros sistemas basados en luces o ultrasonidos, la solución desarrollada por Minsait resulta "fiable en todo tipo de circunstancias, ya sea bajo fenómenos meteorológicos adversos o con escasa visibilidad".

"Esto es posible gracias a su cámara térmica, que puede capturar la temperatura y emisividad de los cuerpos -es decir, la capacidad para emitir energía radiante- para saber si se corresponden con las de los murciélagos en plena noche, en un día de niebla o bajo luces deslumbrantes", ha explicado, detallando que la IA interviene en dos fases del proceso.

VISUALIZACIÓN Y ANÁLISIS AVANZADO DE LA IMAGEN EN TIEMPO REAL

La primera de ellas consiste en la visualización y el análisis avanzado de la imagen en tiempo real. En la segunda, si el algoritmo detecta movimiento por el vuelo y el contorno del animal, activa la parada automática enviando una alerta al software denominado Babel -desarrollado por Minsait- para que éste emita la orden al sistema de control (Scada) del aerogenerador.

Babel actúa como un traductor. Este software es capaz de interpretar los distintos lenguajes o protocolos empleados en los parques eólicos, independientemente del Scada de sus turbinas, para adaptarse a todo tipo de condiciones de uso sin perder su efectividad.

Además, el sistema permite extraer datos de detecciones, paradas y videos generados a lo largo de todo el proceso, fundamentales para responder a las auditorías ambientales que vigilan el cumplimiento de los requisitos sobre la protección de todas las especies de murciélagos, consideradas fundamentales para favorecer la biodiversidad.

SE EVITAN LAS PARADAS PREVENTIVAS

Los ensayos a los que ha sido sometido el sistema para la detección de quirópteros de Minsait en distintas épocas del año muestran un "muy alto rendimiento". Según los resultados de las pruebas realizadas para comprobar su efectividad, la solución cuenta con una "alta capacidad de detección de murciélagos y permite evaluar de forma precisa" cuándo se aproxima un ejemplar para detener el aerogenerador y que no choque con las palas.

De este modo, se evitan las paradas preventivas y se incrementa su disponibilidad para la generación de energía. La solución para reducir la mortandad de los murciélagos a causa de la acción de los aerogeneradores tiene su antecedente en otra innovación desarrollada por Minsait, capaz de evitar el 80% de las colisiones (con tendencia a cero) de las aves protegidas en su vuelo a través de los campos eólicos.

En este caso, un radar 3D detecta las aves en el espacio aéreo del parque eólico y monitoriza su trayectoria en un mapa con independencia de las condiciones de visibilidad (los 365 días del año las 24 horas del día). Una vez confirmada la presencia del ave, la visión artificial identifica la especie utilizando criterio ornitólogo para realizar la clasificación.

A continuación, el algoritmo determina trayectorias posibles de aproximación y lanza avisos de parada de forma autónoma sobre los aerogeneradores con alto riesgo de colisión.