FOTOWATIO RENEWABLE VENTURES, S.L.U. (FRV)

Líderes en proporcionar soluciones integrales de energía limpia y renovable en todo el mundo. Creen en mejorar el rendimiento y la competitividad energética, transformando estas soluciones en la opción más económica, sostenible y accesible para todos.

RETO

RETO 2-24/7 CLEAN ENERGY SUPPLY

La transición energética se alza como una palanca clave de la recuperación económica y de crecimiento sostenible. Esta transición se impulsará gracias a la inversión en energía limpias, a nuevos desarrollos tecnológicos y a un marco regulatorio que fomente la integración masiva de energías renovables.

Todo ello permitirá alcanzar el objetivo de neutralidad climática europea en 2050, a la vez que creará puestos de trabajo e impulsará el liderazgo y competitividad de las industrias europeas.

A su vez, el PNIEC reconoce la importancia del almacenamiento y con una relevante participación (6 GW entre baterías e instalaciones de
bombeo) de diferentes tecnologías gracias a sus posibilidades para aportar mayor capacidad para la gestión de la generación y enfatiza que junto con el impulso de la flexibilidad y gestión de la demanda, esto permitirá una mayor integración de la generación renovable en el sistema, contribuyendo a la seguridad de suministro.

Por otro lado, España plantea la instalación de 4GW de electrolizadores para 2030 es por ello que es necesario construir un ecosistema de consumo de gases renovables que ayuden a descarbonizar progresivamente la economía, tanto en el sector industrial como en el de la movilidad. Así como el desarrollo de generación de sistemas de control para favorecer la gestión inteligente de recurso renovable destinado a la producción de electricidad e hidrógeno.

RETO 2-24/7 CLEAN ENERGY SUPPLY: Definición de PPAs en los que el cliente tiene la garantía de que toda la energía consumida ha sido inyectada, al mismo tiempo, a la red. Pasar de un balance RSC mensual/anual a un balance en tiempo real.

  • Uso de blockchain para certificar la coincidencia en tiempo real entre generación, inyección a red y consumo
  • Herramientas de Machine Learning para prever la curva de demanda energética del cliente y procurar/disponer de recursos suficientes (generación más energía almacenada) para cubrirla.
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