Investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) y de la Universidad Tecnológica de Sídney han desarrollado algoritmos que, según afirman, pueden detectar automáticamente una serie de problemas comunes de bajo rendimiento de los paneles solares, como fallos en el cableado, degradación y sombreado.
Fiacre Rougieux, profesor titular de la Escuela de Ingeniería Fotovoltaica y de Energías Renovables de la UNSW, afirma que la tecnología también puede detectar recortes, desconexiones y límites de exportación, y puede revolucionar el diagnóstico de fallos en sistemas fotovoltaicos.
“Se trata de un cambio radical para los operadores de sistemas residenciales y comerciales australianos”, afirma. “Al analizar los datos del inversor y del punto de máxima potencia cada cinco minutos, este algoritmo puede diagnosticar con precisión los problemas de bajo rendimiento, lo que permite una intervención temprana y maximiza la producción de energía”.
Rougieux explicó que los investigadores, que colaboran en un proyecto de la Red de Sensores Inteligentes de Nueva Gales del Sur, utilizaron sensores y distintos tipos de métodos analíticos para desarrollar un método de dos niveles para diagnosticar el bajo rendimiento de los paneles solares, que se calcula que cuesta 7.000 millones de dólares australianos (4.600 millones de dólares estadounidenses) en pérdidas evitables en todo el mundo.
“Hemos creado un diagnóstico de alto nivel basado únicamente en datos de alimentación de CA, que puede detectar amplias categorías de problemas, como la generación cero y las desconexiones”, explica. “La ventaja de este enfoque es que el diagnóstico es totalmente independiente de la tecnología y puede funcionar con cualquier inversor y marca de seguidor del punto de máxima potencia”.
Dado que muchas marcas de inversores proporcionan abundante información de CA y CC, Rougieux explica que el equipo también ha desarrollado un algoritmo más detallado que utiliza datos tanto de CA como de CC, lo que puede proporcionar más información práctica a los propietarios de activos al detectar y clasificar fallos más específicos, como problemas de sombreado y de cadenas.
“Este tipo de diagnóstico requiere tanto métodos estadísticos basados en reglas como enfoques de aprendizaje automático para los casos que no pueden detectarse con los métodos convencionales basados en reglas”, explica.
La tecnología ya se ha integrado por completo en una plataforma de producción comercial que utiliza Global Sustainable Energy Solutions, socio industrial del proyecto, para supervisar más de 100 MW de energía solar.
Ibrahim Ibrahim, jefe del equipo de UTS, explicó que la tecnología, que puede aplicarse a más de 1.200 sistemas fotovoltaicos, ha permitido adoptar medidas proactivas que maximizan la producción de energía y mejoran la fiabilidad del sistema.
“Al reducir significativamente las pérdidas evitables, valoradas en miles de millones en todo el mundo, estas tecnologías garantizan un ahorro sustancial de costos a los propietarios de sistemas fotovoltaicos”, afirmó.
Rougieux explicó que el software podría sustituir a la necesidad de que costosos contratistas se desplacen al lugar para averiguar por qué un sistema solar no rinde lo suficiente.
“Tuvimos un ayuntamiento que tuvo un sistema de bajo rendimiento durante cinco meses seguidos”, explica. “El contratista tenía un contrato de explotación y mantenimiento, pero el problema no se detectó durante meses. Nuestros algoritmos lo detectaron casi al instante. La gran sorpresa para nosotros fue el asombroso número de sistemas en los que un contratista de operaciones y mantenimiento pasó completamente por alto el bajo rendimiento que detectamos”.
El equipo de investigación trabaja ahora en la mejora del algoritmo para que pueda diagnosticar una gama más amplia de problemas, como sombras, suciedad y fallos detallados en la red.
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