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Los usos de la inteligencia artificial en la industria fotovoltaica

La energía fotovoltaica se ha convertido en un eje central de la transición energética. El ahorro que supone, su mínimo impacto ambiental y la posibilidad de contar con instalaciones de autoconsumo son algunas de las razones que explican el auge actual de la energía solar. La industria fotovoltaica, además, evoluciona constantemente aprovechando los avances tecnológicos para optimizar la producción y conseguir una mayor eficiencia energética. Uno de los avances más destacados es la inteligencia artificial (IA). La capacidad de las máquinas para analizar datos, aprender y tomar decisiones de forma autónoma ofrece diversas posibilidades en el sector de la energía solar.

5 usos de la comunicación V2X

1. Ubicación y planificación de instalaciones

Las herramientas de IA pueden analizar las características de la superficie terrestre y de las condiciones ambientales, como la orografía, las horas de sol o la climatología, y cruzarlas con otras variables, como las necesidades de consumo. Los informes obtenidos con estos análisis miden la idoneidad del posible emplazamiento de la instalación solar. Además, las aplicaciones de diseño generativo pueden crear simulaciones en las que se prueben diferentes configuraciones y se evalúe su rendimiento antes de la instalación. Así, el diseño final garantiza la máxima eficiencia para satisfacer necesidades energéticas específicas.

 

2. Diseño de paneles

Los datos recogidos por la IA también se utilizan para optimizar el diseño de los paneles solares y determinar la ubicación, la orientación y la inclinación óptimas para maximizar la captura de energía solar durante todo el año. Un ejemplo significativo es el estudio realizado en 2018 por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) para optimizar el rendimiento de los paneles solares multiunión. Estos paneles combinan varios materiales para aprovechar mejor el espectro de la luz solar, pero su producción depende de los cambios espectrales que experimenta la luz a lo largo del día y del año. En el estudio se utilizó una técnica que combina estadística e inteligencia artificial para analizar todos los espectros solares, reducirlos a un grupo de espectros característicos y obtener un diseño óptimo de panel solar para cada localización específica.

 

3. Mantenimiento

La capacidad de monitorización en tiempo real de la IA permite identificar fallos o posibles problemas antes de que supongan una parada en el suministro. Mediante sensores instalados en los paneles o con el uso de drones con cámaras térmicas se obtienen imágenes e información de toda la instalación fotovoltaica. Los datos son analizados y clasificados con algoritmos de IA y cualquier anomalía se detecta y notifica automáticamente. Asimismo, el análisis de los registros históricos permite identificar patrones de funcionamiento en función de los cuales realizar un mantenimiento predictivo que anticipe las necesidades de reparación o limpieza de los paneles.

 

Los datos obtenidos de los sensores también sirven para analizar en tiempo real la situación y el rendimiento de cada panel y hacer ajustes automáticos en su operación en función de las condiciones ambientales, con lo que se maximiza la producción energética en todo momento.

 

4. Control inteligente de la producción

Los algoritmos de IA combinan los patrones históricos de producción de las instalaciones fotovoltaicas con los patrones meteorológicos para predecir la generación energética con mucha precisión. Asimismo, puede pronosticar la demanda de energía de un lugar en función de los datos de consumo de los usuarios finales, lo que permite ajustar la producción, minimizar pérdidas y evitar picos repentinos. De la misma forma, con la integración de IA en las redes eléctricas se recaba información de forma constante sobre la energía generada y las necesidades de consumo. Así, se redirige el suministro automáticamente para hacer frente a la demanda real.

 

No hay duda de que la integración de IA con energía fotovoltaica y otras renovables supone un enorme impulso para el desarrollo de sistemas energéticos más eficientes, sostenibles y resilientes con los que se pueda llegar a cumplir el compromiso climático de descarbonización acordado para 2050.

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