Gestión y diagnóstico inteligente de problemas en plantas fotovoltaicas basado en la nube

Resumen de las principales conclusiones extraídas del proyecto 1C4PV, cuyo principal objetivo es aplicar herramientas basadas en Inteligencia Artificial sobre la información Big Data que está disponible en los sistemas de control y los sensores de plantas fotovoltaicas.

En un momento en el que la tecnología solar fotovoltaica está llamada a ser la fuente dominante de generación de electricidad en todo el mundo, el sector fotovoltaico enfrenta dos desafíos ineludibles: maximizar la potencia de salida de sus sistemas, y minimizar tanto la pérdida de producción de energía como los costes de operación. Solo de esta manera, la descarbonización y la transformación del sector eléctrico son factibles.

Con este propósito en mente, Isotrol ha liderado durante los dos últimos años el proyecto de I+D internacional 1C4PV, junto a la empresa turca Tegnatia y el Centro de Investigación para la optimización de la generación FV (FOSS) de la Universidad de Chipre. Para el diagnóstico y mantenimiento de activos fotovoltaicos, hemos desarrollado un sistema innovador basado en inteligencia artificial (IA).

La citada plataforma permite limpiar datos, detectar prematuramente problemas y fallos, desglosar pérdidas de energía, evaluar la criticidad de los accidentes y ofrecer recomendaciones de operaciones y mantenimiento.

Estos desarrollos ya están implementados en nuestra plataforma Bluence Performance Management, y están siendo utilizados por algunos de los actores más relevantes del sector.

Consulta el resumen del proyecto 1C4PV a continuación:

Si deseas leer el artículo completo, haz clic en este enlace: Cloud-Based Platform for Photovoltaic Assets Diagnosis and Maintenance (MDPI)

Andreas Livera, Georgios Tziolis, Jose G. Franquelo, Ruben González Bernal y George E. Georghiou

1C4PV es un proyecto de I+D internacional realizado en colaboración con la empresa turca Tegnatia y el Centro de Investigación para la optimización de la generación FV (FOSS) de la Universidad de Chipre. Ha sido financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) en el marco del Programa Marco de la UE para la investigación y la Innovación HORIZONTE 2020 (Cofund SOLAR ERA-NET Action, Nº 786483).

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