INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO DE PLANTAS FOTOVOLTAICAS

El objetivo principal del proyecto AI4PV es aumentar el rendimiento operativo de las plantas fotovoltaicas mediante la aplicación de Inteligencia Artificial combinando las tecnologías de Gemelo Digital con análisis de datos de señales SCADA.

El resultado esperado es un conjunto de herramientas para equipos de operación y mantenimiento (O&M) de plantas fotovoltaica y Asset Managers para:

  • Incrementar la confiabilidad y eficiencia operativas en plantas fotovoltaicas: alta precisión de detección temprana de fallos y problemas
  • Mejorar el rendimiento económico: reducción de los tiempos de inactividad de los elementos, así como la detección de problemas de rendimiento que pueden afectar la producción de energía.

Para lograr estos objetivos, AI4PV se basará en el modelado físico de componentes para construir activos digitales de las plantas de energía fotovoltaica, combinando estos modelos con el análisis de señales y algoritmos basados en IA y utilizando diferentes tecnologías tales como: modelado y simulación, aprendizaje no supervisado, recolección de datos e interoperabilidad. Este planteamiento combina la aproximación de modelado y simulación de los componentes, que permite predecir los comportamientos eléctricos y de generación de potencia de los mismos, comparados con la información real observada en los mismos. Frente a un análisis tradicional basado en la analítica de datos, se consigue una discriminación mucho más precisa de los problemas de los mismos, especialmente de aquellos que presentan síntomas similares para los mismos problemas (p.ej. degradación, suciedad en paneles -soiling, limitaciones de potencia en el inversor – clipping, etc)

Participantes
Consorcio internacional integrado por entidades de España y Portugal con amplia experiencia en el área de la energía y de la Inteligencia Artificial: EDP Portugal (líder), ISOTROL e INESCTEC.

Periodo de ejecución: 2021 – 2023

Financiación
Centro de Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI), Programa Proyectos I+D+i. Ayuda cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del Programa Operativo Plurirregional de España 2014-2020. Proyecto colaborativo internacional EUR 2020058 que dispone del sello del CLUSTER AI EUREKA.

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