Optimización de limpieza para plantas solares utilizando modelos predictivos

Optimización de limpieza para plantas solares utilizando modelos predictivos

Los sistemas de producción fotovoltaica, al igual que la mayoría de los sistemas de generación, necesitan ciertas actividades de mantención para sostener niveles óptimos de producción. Estas actividades tienen frecuencias diferentes según su naturaleza. Algunas de ellas se realizan sola una o dos veces al año, mientras que otras dependen de las condiciones ambientales y la ubicación geográfica de la planta. 

El caso de las limpieza de paneles fotovoltaicos, dependerá de las condiciones ambientales propias del lugar donde se ubica la planta, ya que cada sitio acumulará suciedad (soiling) a una tasa diferente. Por ejemplo, las plantas que se ubiquen en un desierto tendrán una tasa de acumulación de polvo mayor, que las que se encuentren en una zona industrial, y por lo general una zona industrial generará más suciedad que un sector residencial. Además, es importante considerar las velocidades del viento en cada lugar y la frecuencia e intensidad de las precipitaciones.

Pero ¿En qué afecta el soiling? Principalmente reduce la producción fotovoltaica  alrededor de un 20%, disminuyendo la energía generada aun cuando las condiciones atmosféricas permitan una producción mayor.

¿Qué podemos hacer al respecto? 

Entonces, ¿Qué podemos hacer al respecto?.Generalmente los operadores de plantas fotovoltaicas programan limpiezas en verano, al principio y a mediados, ya que de esta forma pueden mejorar el rendimiento en el periodo de mayor producción. Sin embargo ¿es más eficiente hacerlo de esta manera?. 

En SolarTracker, hemos desarrollado un servicio para optimizar las fechas de cada  limpiezas. Mediante el modelamiento del efecto del polvo en la planta, se calcula la fecha óptima comparando la energía perdida por efecto soiling y los costos de limpieza. Mediante nuestra analitica es posible coordinar fechas de limpieza de paneles para toda la cartera de plantas, optimizando los costos de logísticas para operadores. 

Estas técnicas, corresponden a una estrategia de mantenimiento preventivo y predictivo, lo que permite la reducción de costos hasta un 30%, y aumentar la producción hasta un 20%. Al programar tempranamente las actividades de limpieza, evitamos pérdidas en la generación, y se aumenta la producción de energía.

Posted by Solartracker 17 abril, 2020