Tendencias actuales de la IA en la monitorización de plantas fotovoltaicas

La inteligencia artificial (IA) está transformando la monitorización y gestión de las plantas solares fotovoltaicas (FV), mejorando la eficiencia, precisión y la toma de decisiones estratégicas. A medida que la demanda de electricidad sigue creciendo, con proyecciones que muestran un aumento significativo en la participación de la energía solar en la mezcla energética de EE.UU. para 2035, la necesidad de herramientas avanzadas potenciadas por IA en el sector de energías renovables se está volviendo crucial. Las aplicaciones de IA en la monitorización de plantas FV ayudan a optimizar el rendimiento de los activos, reducir los costos operativos y mejorar el retorno de la inversión (ROI) general para los operadores de las plantas.

Las principales innovaciones impulsadas por IA en la industria incluyen el uso de drones con infrarrojos (IR) para inspecciones automatizadas, que reducen drásticamente el tiempo y la mano de obra necesarios tradicionalmente para identificar módulos defectuosos y equipos con bajo rendimiento. El software potenciado por IA ahora puede analizar miles de imágenes IR en minutos, geolocalizando los módulos defectuosos y generando información accionable para mejorar el rendimiento de la planta. Esta evaluación rápida permite intervenciones más rápidas, previniendo pérdidas prolongadas de energía y minimizando tiempos de inactividad costosos. Un ejemplo de esta aplicación es la herramienta de Termografía de Paneles Solares/Smart PV Inspection Tool desarrollada por Enertis Applus+, que acelera los procesos de identificación de defectos y aumenta la precisión.

Además, los sistemas de adquisición y control de datos (SCADA) mejorados con IA han evolucionado de ofrecer simples informes mensuales a proporcionar datos en tiempo real y de forma detallada sobre el rendimiento del sistema. Estos sistemas SCADA "inteligentes" no solo identifican problemas como pérdidas de producción y fallos potenciales de equipos, sino que también ofrecen recomendaciones para el mantenimiento predictivo. Al utilizar el aprendizaje automático (ML), el software puede analizar datos a nivel de componente y generar información sobre factores como la degradación de los módulos, la limitación por parte de la red y la suciedad. La integración de estas herramientas permite a los operadores tomar decisiones más informadas y optimizar el rendimiento de cada activo. Un ejemplo de ello es la herramienta avanzada de análisis de rendimiento de paneles solares (A-PAA) de Enertis Applus+.

La IA también desempeña un papel crucial en la previsión energética y la respuesta a la demanda. Los modelos avanzados predicen la producción de las plantas FV en base a los datos meteorológicos, lo que ayuda a las empresas de servicios públicos y a los propietarios de las plantas a planificar las operaciones de manera más efectiva. La IA también puede predecir la demanda de la red, permitiendo a los operadores ajustar el suministro de energía, gestionar la sobresaturación y prepararse para las fluctuaciones en la demanda.

Además, los modelos de IA se están aplicando en el análisis de rendimiento y la detección de defectos en los módulos. Al analizar datos en tiempo real procedentes de sensores y pruebas de electroluminiscencia (EL), la IA puede detectar anomalías en los paneles solares y predecir cómo afectarán al rendimiento. Estos conocimientos son valiosos para optimizar los calendarios de mantenimiento y garantizar que las plantas FV operen a su máxima eficiencia.

En resumen, la IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable en la industria fotovoltaica, ayudando a optimizar las operaciones, mejorar el mantenimiento predictivo y fomentar la adopción de energía solar. A medida que las aplicaciones de IA continúan evolucionando, su papel en la mejora de la eficiencia de las plantas y en garantizar una transición fluida hacia las energías renovables será cada vez más crucial para satisfacer la creciente demanda mundial de energía limpia. De cara al futuro, se espera que la investigación sobre Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) y otras tecnologías de IA siga moldeando el futuro de la industria solar, lo que convierte este momento en una época emocionante para los avances en energía limpia.