IGNIS participa en un proyecto de I+D para desarrollar una solución tecnológica que facilite el mantenimiento predictivo de sus parques
IGNIS está desarrollando el proyecto de Investigación y Desarrollo “Solución tecnológica PAAS de Predicción de incidencias para la gestión optimizada de plantas fotovoltaicas de más de 5MW” junto con la Universidad de Zaragoza a través del CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial), ayuda cofinanciada por la Unión Europea a través del FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional)
Este Proyecto tiene una duración de tres años (marzo del 2022- febrero del 2025) y prevé el desarrollo de una solución tecnológica PaaS (Platform as a Service) sustentada sobre tecnologías de Big data (Could computing, Deep learning y Machine Learnig), que buscan identificar los activos que presentan cualquier tipo de anomalía en su operación, con el fin de optimizar la producción y mejorar planificación y la gestión de los planes de mantenimiento.
La investigación está enfocada a plantas de más de 5MW construidas con inversores en string. De esta manera, se puede llevar a cabo un mejor diagnóstico y clasificación de los datos obtenidos que redunden en la definición de estrategias óptimas de diseño, construcción, operación y mantenimiento de plantas solares fotovoltaicas.
Para poder desarrollar estos modelos de detección de fallos, hay que conocer muy bien la casuística y el comportamiento de estos. Por ello, se han realizado distintas pruebas en la planta Ignis 7 (Escatrón, Zaragoza) para ver cómo se comportan las distintas señales de la planta frente a estos fallos que se quieren detectar. Los datos recogidos en estas pruebas se analizan aplicando técnicas de reconocimiento de patrones para identificar por qué y cómo fallan los activos en sí.
Actualmente ya se dispone de una primera plataforma en la que diariamente se pueden ver diferentes fallos que afectan a la planta, y las pérdidas económicas y energéticas derivadas de ellas. Algunos ejemplos de estos fallos son: paradas de inversores, desalineamiento de trackers, sombras por backtracking, bajas producciones, derating, bajas eficiencias de inversores etc… Adicionalmente, se están realizando pruebas para la detección de fallos usando computer vision, y el análisis de las curvas I-V, a nivel inversor y panel, utilizando una sensórica ad-hoc en estos análisis.
Con este proyecto de innovación, IGNIS se sitúa a la vanguardia del sector eléctrico poniendo el foco en el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas que permitan un mantenimiento predictivo de las plantas fotovoltaicas basándose en la captura y el tratamiento de los datos.
