Optimización de la producción fotovoltaica con inteligencia artificial: predicción y detección de fallos más precisos

Cada vez más plantas utilizan herramientas de machine learning para mejorar la precisión en la estimación de producción solar, optimizar la relación entre clima y rendimiento energético, y detectar fallos a tiempo para reducir pérdidas económicas.  

La energía solar ha crecido exponencialmente en los últimos años, superando los 1.600 GW de capacidad instalada en 2023 y con un crecimiento anual del 30%. Sin embargo, las plantas fotovoltaicas enfrentan desafíos operativos que pueden impactar su rentabilidad y eficiencia como: 

• Estimaciones imprecisas de producción debido a la variabilidad climática. 
• Falta de correlación entre datos meteorológicos y rendimiento energético. 
• Dificultad en la detección temprana de fallos que pueden generar pérdidas económicas. 

Ante esta problemática, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la solución clave para predecir la producción con precisión y anticipar fallos en los inversores fotovoltaicos 

¿Cómo funcionan los algoritmos de machine learning & deep learning? 

 Los algoritmos de machine learning y deep dearning son modelos no paramétricos que aprenden a partir del comportamiento de datos históricos.  Esta metodología es adecuada para analizar grandes volúmenes de datos climáticos, de producción y de operación. Estos modelos pueden predecir con mayor precisión la generación de energía solar, detectar patrones en el rendimiento y anticipar posibles fallos en los sistemas. 

Nuestros modelos de inteligencia artificial con machine learning son capaces de relacionar los datos clave medidos en la planta, la irradiancia solar, la temperatura ambiente y del módulo con la producción energética. El histórico de datos alimenta un sistema de aprendizaje automático, que ajusta los modelos predictivos en función de las condiciones específicas de cada planta, permitiendo detectar patrones, optimizar el rendimiento y mejorar continuamente la precisión del sistema. 

Implementación sin interrupciones 

Uno de los principales beneficios de esta tecnología es que su implementación no requiere la detención de la producción. Gracias a su integración en la infraestructura existente, los sistemas de IA pueden comenzar a operar de manera progresiva, analizando datos en tiempo real y optimizando la generación de energía sin afectar la operatividad de la planta. 

Además, la transición a estos sistemas inteligentes permite una monitorización continua y una respuesta más rápida ante posibles incidencias, minimizando tiempos de inactividad y maximizando la eficiencia de los activos fotovoltaicos. 

El modelo más eficiente: Gradient Boosting 

Dentro de los diversos modelos de machine learning existentes, el modelo más eficiente para predecir la producción fotovoltaica es Gradient Boosting. Este modelo logra un equilibrio entre precisión y capacidad de manejo de incertidumbre, lo que lo convierte en la mejor opción para mejorar la gestión operativa de las plantas solares. Gradient Boosting permite: 

• Reducir los errores de predicción mediante el ajuste progresivo del modelo. 
• Manejar grandes volúmenes de datos con alta eficiencia. 
• Adaptarse a las condiciones específicas de cada planta. 

¿Por qué integrar la inteligencia artificial en tu planta fotovoltaica? 

Gracias a las tecnologías basadas en inteligencia artificial (machine learning y deep learning), las plantas fotovoltaicas pueden optimizar su rendimiento, mejorar la gestión operativa y maximizar la rentabilidad. 

Si quieres mejorar el rendimiento de tu planta, la IA es clave. Aquí tienes cuatro razones para incorporarla: 

• Mayor rentabilidad y adaptación a la transición energética: La inteligencia artificial optimiza la generación fotovoltaica entre un 5 % y un 10 %, lo que se traduce en una mejora del consumo y reducción de los costes operativos. Esto permite acelerar el retorno de inversión a menos de dos años, además de facilitar el cumplimiento normativo y la integración con baterías y redes inteligentes. 
• Mantenimiento predictivo y reducción de costes: Los sistemas basados en IA detectan fallos de forma temprana, evitando paradas imprevistas y reduciendo hasta un 40 % los costes operativos gracias al análisis de datos en tiempo real. Además, optimizan el mantenimiento y la planificación, prolongando la vida útil de los equipos y minimizando los tiempos de inactividad. 
• Predicción precisa y optimización energética: Los modelos de IA analizan datos meteorológicos para prever con alta precisión la producción fotovoltaica, facilitando su integración en la red y optimizando la gestión de la oferta energética. Además, incorporan intervalos de confianza del 90%-99% para medir la incertidumbre en las predicciones, mejorando la planificación y optimización del consumo. 
•  Detección de anomalías y menor pérdida de rendimiento: Mediante visión artificial y drones con imágenes térmicas, la IA identifica fallos en paneles, inversores y módulos degradados, permitiendo ajustes inmediatos para minimizar pérdidas y reducir el impacto en la producción. 

¿Quieres saber más sobre cómo implementar esta solución en tu planta? Contáctanos para conocer cómo optimizar la producción de tu planta fotovoltaica con inteligencia artificial.