En el proyecto se utilizan drones para la captura de imágenes termográficas en una central fotovoltaica que, junto con los datos de los sistemas de control de planta, servirán como punto de partida para analizar y predecir fallos o problemas en los paneles solares.
El pasado mes de diciembre el equipo de Investigación y Tecnología de Isotrol inició la fase de captura de datos del proyecto europeo Drone4PV en en una planta fotovoltaica en Sevilla (España). Los especialistas de Isotrol y Dronetools, socios en el proyecto, supervisaron el vuelo de un dron que recorrió toda la planta llevando a cabo la captura de imágenes termográficas.
Gracias a estos trabajos se pudieron validar los sistemas de creación de rutas de vuelo para capturar fotografías e imágenes termográficas de aquellos paneles que pudieran tener algún fallo o problema. En las siguientes etapas del proyecto se analizarán dichas imágenes para, a continuación, integrar el resultado en Bluence® Performance Diagnosis, la herramienta de análisis y predicción de fallos en plantas renovables de Isotrol.
Los desarrollos generados serán validados en los vuelos programados en enero y febrero de este año, y servirán para crear una base de datos tan amplia como para poder entrenar modelos Machine Learning de análisis de imágenes.
Sobre el proyecto Drone4PV
El objetivo del proyecto Drone4PV es optimizar las actividades de operación y mantenimiento (O&M) de las centrales fotovoltaicas empleando una solución basada en la automatización de inspecciones aéreas y la tecnología Machine Learning. Se trata de un enfoque novedoso, pues combina el mencionado reconocimiento aéreo con el análisis de datos de los sistemas operativos SCADA, para detectar así problemas en los módulos fotovoltaicos a gran escala.
En concreto, Isotrol va a identificar los paneles que presentan problemas de acuerdo a las mediciones obtenidas en el SCADA, estableciendo planes de vuelo automáticos para capturar y procesar imágenes con las que confirmar e identificar fallos en los módulos fotovoltaicos.
Este proyecto ha recibido financiación del Programa de Investigación e Innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en el marco del proyecto RIMA, financiado mediante el acuerdo de subvención nº 824990.
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