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Il Machine Learning salvaguarda i pannelli solari dalle raffiche di vento più violente

PVH è leader mondiale nella produzione di sistemi di rilevamento solare, un elemento fondamentale per i parchi solari, o fotovoltaici. I loro progetti generano un'energia potenziale di oltre 7GW in 130 impianti in tutto il mondo, sufficiente ad alimentare più di 4,9 milioni di case. L'industria fotovoltaica ha registrato una crescita straordinaria grazie alle iniziative di trasformazione energetica in tutto il mondo. PVH investe molto in ricerca e sviluppo, evolvendo costantemente il proprio vantaggio in un mercato globale altamente competitivo in cui i miglioramenti dell'efficienza sono fondamentali per il successo.

 

La sfida

I pannelli solari sono orientati verso il sole per massimizzare la produzione di energia; tuttavia, i pannelli sono particolarmente sensibili alle raffiche di vento, che possono causare gravi danni. Quando il vento è forte, i pannelli solari vengono posizionati in modo da essere protetti. La posizione di difesa non è ottimale per la produzione di energia, ma garantisce la tutela dei pannelli. PVH ha iniziato a studiare algoritmi avanzati che permettono di prevedere con certezza la velocità del vento, migliorando i tempi di produzione e la salvaguardia dei pannelli. La soluzione doveva funzionare in modo autonomo e prevedere con precisione il vento futuro, un problema molto complesso che richiedeva l'uso di approcci innovativi, come il machine learning.

 

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L'approccio

Sulla base di una vasta conoscenza dei sistemi predittivi, Avvale ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di anticipare le raffiche di vento e di allertare i pannelli fotovoltaici per attivare la posizione di protezione. Gli algoritmi sviluppati si basano sull'applicazione di reti neurali profonde, o deep learning, e sui dati ottenuti in ciascuna località, ottenendo previsioni accurate del comportamento del vento. 

Utilizzando il machine learning, viene fatta una previsione del vento a partire dalle serie storiche generate nel luogo fisico dell'impianto di produzione e nelle stazioni meteorologiche vicine. La soluzione richiede dati sulla velocità del vento supportati da vari dati meteorologici, come temperatura e umidità. Il sistema genera allarmi di vento che attivano l'impianto per spostarsi in posizione di protezione o di sicurezza, a seconda della direzione del vento. L'algoritmo ottenuto può essere installato in qualsiasi struttura ed eseguito in modo isolato. Può essere continuamente aggiornato man mano che si rendono disponibili ulteriori dati locali dall'impianto.

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L'impatto

L'algoritmo di machine learning di PVH ha determinato un vantaggio competitivo migliorando il rilevamento dell'intensità e della direzione del vento, aumentando l'efficienza dell'installazione ottimizzando il tempo di produzione e introducendo algoritmi di intelligenza artificiale nelle installazioni. Con un maggior numero di informazioni locali che alimentano gli algoritmi di machine learning, PVH ha aumentato il valore delle sue proposte tecnologiche al settore e ai clienti. PVH ha progetti ambiziosi per continuare a sviluppare e integrare le tecnologie di machine learning e deep learning nei suoi sistemi, tra cui la manutenzione predittiva attraverso l'interpretazione proattiva dei dati, il miglioramento delle previsioni di generazione basate sulle serie storiche e il rilevamento dei guasti tecnici agli impianti attraverso l'analisi dei dati.

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