Ahora los ingenieros de energía están empleando inteligencia artificial en fotovoltaica para mejorar el rendimiento y aumentar la producción de energía en las plantas solares.
En las plantas de energía fotovoltaica, la inteligencia artificial (IA) se utiliza principalmente para optimizar la producción de energía, mejorar la eficiencia de la operación, y reducir los costes del mantenimiento de la planta. La inteligencia artificial en fotovoltaica se utiliza para analizar grandes cantidades de datos generados por la planta solar. Por ejemplo, la radiación solar, la temperatura, la humedad y otros factores. Estos datos facilitan la toma de decisiones en tiempo real.
Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en fotovoltaica es el control de la producción de energía. Los sistemas de control de la producción utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predecir la producción de energía. Esto permite optimizar la configuración de los paneles solares y otros equipos para maximizar la eficiencia energética. Estos sistemas también pueden adaptarse a los cambios en las condiciones climáticas y aumentando el rendimiento del equipo.
La inteligencia artificial en fotovoltaica también se utiliza para el mantenimiento predictivo de la planta. Los sistemas de mantenimiento fotovoltaicos predictivo utilizan algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite analizar los datos de los equipos y detectar posibles problemas antes de que se conviertan en fallas importantes. De esta manera, los equipos pueden ser reparados o reemplazados antes de que fallen. Este gran avance, reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento.
Existen diversas tecnologías de IA, como el Machine Learning, el Deep Learning, tecnologías de Computer Vision, o renders neuronales. La inteligencia artificial en plantas fotovoltaicas facilitan la recopilación de datos de los sensores de todos los equipos e imágenes desde el interior y exterior de las instalaciones.
La inteligencia artificial en fotovoltaica aporta menor coste y mayor rendimiento
La ubicación remota de estas instalaciones provoca que, cada vez que sucede una avería o problema técnico, es necesario realizar varios traslados hasta que se identifica la incidencia y se lleva a cabo su solución, provocando pérdidas, aumentando costes operativos y reduciendo la eficiencia energética.
Los sistemas tecnológicos basados en la IA, tienen un impacto directo en la mejora del rendimiento y en la reducción de costes. Estudios relacionados revelan que con este tipo de sistemas se ahorra entre un 30% y 40% de los costes asociados a reparaciones y mantenimiento. Además, también tienen un impacto directo en la vida útil de las plantas, mejorando la calidad de mantenimiento y reduciendo el estrés de los materiales en un 10%.
La inteligencia arfitificial en la gestión de la demanda de energía fotovoltaica
Una de las áreas donde la inteligencia artificial está teniendo un impacto significativo es en la gestión de la demanda energética. La gestión energética eficiente es crucial para garantizar un suministro fiable de energía. Además, se minimiza el impacto ambiental.
La inteligencia arficial aplicada en fotovoltaica ha demostrado ser una herramienta útil en este sentido. El motivo es que puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en patrones y tendencias identificados. Los algoritmos de aprendizaje automático y la analítica avanzada permiten a las empresas y administradores de energía predecir con precisión los patrones de consumo, identificar oportunidades de ahorro y optimizar el uso de los recursos disponibles.
Esto no solo reduce los costes operativos y mejora la eficiencia, sino que también contribuye a la estabilidad de la red eléctrica y a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Predicción y optimización en la operación de redes inteligentes
Otro campo donde la inteligencia artificial está dejando una huella significativa es en la operación de redes inteligentes. Los sistemas de generación de energía basados en IA pueden monitorear y controlar de manera autónoma la producción de energía, ajustando la generación en tiempo real para adaptarse a las fluctuaciones de la demanda y las condiciones ambientales.
Además, la IA facilita la integración de fuentes de energía renovable intermitentes, como la solar y la eólica, al predecir la disponibilidad y la demanda de energía, optimizando así su aprovechamiento y reduciendo la dependencia de combustibles fósiles.
Desarrollo de data centers sostenibles
La semana pasada Alfa Laval y Metanostrum, firmaron un Memorando de Entendimiento (MoU) para fortalecer su alianza estratégica en el campo de la refrigeración de los data center basado en el uso de tecnologías más sostenibles, renovables y eficientes. El objetivo común de ambas compañías será el desarrollo de la ingeniería, la promoción y las soluciones llave en mano para los clientes finales. Ambas empresas han identificado oportunidades reales de colaboración empresarial ya que comparten objetivos comunes en materia de sostenibilidad en la construcción de data centers.
Tanto Alfa Laval como Metanostrum están interesadas en el estudio de manera conjunta de nuevas tecnologías de intercambiadores de calor en los centros de datos. La aplicación de esta unidad para las unidades de inteligencia artificial no sólo será útil en fotrovoltaica, también se empleará en otras áreas como hidrógeno verde, Power to X, bombas de calor industriales, captura de CO2, almacenamiento de energía solar, incluso, desalación térmica.
Caso de éxito de inteligencia fotovoltaica
El Ayuntamiento de Sariegos (León) instaló 26 paneles solares de 10 kilowatios. La previsión inicial es que estos paneles generen 14.977 kw de potencia al año. Esto producirá un autoabastecimiento del 55% . También, se evita la emisión de 5.766 kilogramos de dióxido de carbono a la atmósfera.
La instalación estará en funcionamiento durante al menos cuatro años, de los cuales han pasado algo más de la mitad. Durante este tiempo, se monitorizan unos parámetros definidos para mejorar el rendimiento de las siguientes instalaciones fotovoltaicas locales. También hay un proyecto para la construcción de un punto de recarga para vehículos eléctricos.
Al final del proyecto, el consistorio leonés tendrá acceso a los resultados sobre consumo energético con una monitorización que proporciona y analiza datos en tiempo real para acomodar los hábitos y optimizar el gasto al máximo.
La inteligencia fotovoltaica para favorecer la sostenibilidad
Junto con el ahorro energético, el sistema que se ensayará en la casa consistorial de Sariegos reducirá la contaminación atmosférica, al evitar la emisión de casi 5.800 kilos de dióxido de carbono.
La eleccion de la localidad leonesa como enclave para este proyecto de inteligencia fotovoltaica se basa en los mapas solares del Instituto para la Diversificación y Ahorro de Energía (IDAE) . Estos indican que la provincia de León disfruta de una media anual de 2.734 horas de sol. Se trata de un clima favorable, a pesar de las enormes fluctuaciones de temperatura de invierno a verano.
