Entre em contato
Entre em contato

 

 

Machine Learning protege os painéis solares contra ventos extremos

A PVH é líder global na fabricação de rastreadores solares, um elemento fundamental para parques solares, ou fotovoltaicos. Seus projetos geram energia potencial de mais de 7 GW em 130 usinas ao redor do mundo - eletricidade suficiente para abastecer mais de 4,9 milhões de residências. O setor fotovoltaico tem experimentado um crescimento incrível devido às iniciativas de transformação de energia em todo o mundo. A PVH investe pesadamente em P&D, desenvolvendo constantemente sua vantagem em um mercado global altamente competitivo, no qual as melhorias de eficiência são cruciais para o sucesso.

O Desafio

Os painéis solares são inclinados em direção ao sol para maximizar a geração de energia; no entanto, os painéis ficam vulneráveis a rajadas de vento violentas, que podem causar danos graves. Os rastreadores solares mudam os painéis para uma posição defensiva quando o vento está forte. A posição de defesa não é ideal para a geração, mas garante a segurança dos painéis. A PVH começou a investigar algoritmos avançados que melhorassem a previsão da velocidade do vento com certeza, melhorando os tempos de geração e protegendo os painéis. A solução tinha que funcionar de forma autônoma e, ao mesmo tempo, prever com precisão o vento futuro, um problema altamente complexo que exigia o uso de novas abordagens, como o machine learning.

ben-soyka-gDULrt23rXM-unsplash

A Abordagem

Com base no amplo conhecimento em sistemas preditivos, a Avvale desenvolveu um algoritmo de machine learning capaz de antecipar rajadas de vento e alertar os painéis fotovoltaicos para ativar a posição de defesa. Os algoritmos desenvolvidos baseiam-se na aplicação de redes neurais profundas, ou aprendizagem profunda, e nos dados obtidos em cada um dos locais, o que permite obter previsões precisas do comportamento do vento.

Usando o machine learning, uma previsão de vento é feita a partir da série histórica de tempo gerada no local físico da instalação de geração e nas estações meteorológicas próximas. A solução requer dados de velocidade do vento apoiados por vários dados meteorológicos, como temperatura e umidade. O sistema gera alarmes de vento que acionam a instalação para se mover para uma posição de defesa ou segurança, dependendo da direção do vento. O algoritmo resultante pode ser instalado em qualquer instalação e executado de forma isolada. Ele pode ser continuamente retreinado à medida que mais informações de dados locais forem disponibilizadas pela instalação.

mariana-proenca-GXiHwHkIdVs-unsplash

O Impacto

O algoritmo de machine learning da PVH criou uma vantagem competitiva ao aprimorar a detecção da intensidade e direção do vento, aumentando a eficiência da instalação ao otimizar o tempo de geração e introduzindo algoritmos de inteligência artificial nas instalações. Com mais informações locais para alimentar os algoritmos de machine learning, a PVH aumentou o valor de suas propostas tecnológicas para o setor e para os clientes. A PVH tem planos ambiciosos para continuar desenvolvendo e integrando tecnologias de machine e deep learning em seus sistemas, incluindo manutenção preditiva por meio de interpretação proativa de dados, previsão de geração aprimorada com base em séries temporais históricas e detecção de perdas técnicas em instalações por meio de análise de dados.

andreas-gucklhorn-Ilpf2eUPpUE-unsplash