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Machine Learning Protege los Paneles Solares de los Vientos Extremos

PVH es líder mundial en la fabricación de seguidores solares, un elemento fundamental para los parques solares o fotovoltaicos. Sus proyectos generan un potencial energético de más de 7 GW en 130 plantas en todo el mundo, electricidad suficiente para abastecer a más de 4,9 millones de hogares. La industria fotovoltaica ha experimentado un crecimiento increíble gracias a las iniciativas de transformación energética en todo el mundo. PVH invierte fuertemente en I+D, evolucionando constantemente su ventaja en un mercado global altamente competitivo donde las mejoras de eficiencia son cruciales para el éxito.

El Reto

Los paneles solares se orientan hacia el sol para maximizar la generación de energía; sin embargo, se vuelven vulnerables a las violentas ráfagas de viento, que pueden provocar graves daños. Los seguidores solares cambian los paneles a una posición defensiva cuando el viento sopla fuerte. La posición de defensa no es óptima para la generación, pero garantiza la seguridad de los paneles. PVH empezó a investigar algoritmos avanzados que mejoraran la predicción de la velocidad del viento con certeza, mejorando los tiempos de generación y salvaguardando los paneles. La solución tenía que funcionar de forma autónoma a la vez que predecir con exactitud el viento futuro, un problema muy complejo que requería el uso de enfoques novedosos, como el aprendizaje automático.

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El Enfoque

Basándose en amplios conocimientos en sistemas predictivos, Avvale desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático capaz de anticiparse a las rachas de viento y alertar a los paneles fotovoltaicos para activar la posición de defensa. Los algoritmos desarrollados se basan en la aplicación de redes neuronales profundas, o deep learning, y los datos obtenidos en cada una de las ubicaciones, con lo que se consiguen predicciones precisas del comportamiento del viento.

Usando machine learning, se realiza una previsión del viento a partir de las series temporales históricas generadas en la ubicación física de la instalación de generación y las estaciones meteorológicas cercanas. La solución requiere datos de velocidad del viento apoyados por diversos datos meteorológicos como la temperatura y la humedad. El sistema genera alarmas de viento que activan el desplazamiento de la instalación a una posición de defensa o seguridad, en función de la dirección del viento. El algoritmo resultante puede instalarse en cualquier instalación y funcionar de forma aislada. Puede reentrenarse continuamente a medida que se dispone de más información de datos locales de la instalación.

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El Impacto

El algoritmo de machine learning de PVH ha creado una ventaja competitiva mejorando la detección de la intensidad y dirección del viento, aumentando la eficiencia de la instalación, optimizando el tiempo de generación e introduciendo algoritmos de inteligencia artificial en las instalaciones. Con más información local para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático, PVH ha aumentado el valor de sus propuestas tecnológicas para la industria y los clientes. PVH tiene planes ambiciosos para seguir desarrollando e integrando tecnologías de aprendizaje automático y profundo en sus sistemas, incluido el mantenimiento predictivo mediante la interpretación proactiva de datos, la mejora de la previsión de generación basada en series temporales históricas y la detección de pérdidas técnicas en instalaciones mediante el análisis de datos.

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