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Las granjas solares han sido aclamadas durante mucho tiempo como una solución sostenible a nuestras necesidades energéticas, pero ¿qué sucede cuando estas granjas encuentran fallas y problemas de bajo rendimiento? Una nueva empresa tecnológica de la Universidad de Queensland (UQ) tiene la respuesta. Aprovechando el poder de los algoritmos de aprendizaje automático, han desarrollado un sistema innovador que puede detectar, localizar e identificar paneles solares defectuosos en tiempo real, ahorrando en última instancia millones de granjas solares.
El innovador sistema Solaris AI está diseñado específicamente para analizar datos existentes e identificar cualquier problema de bajo rendimiento en parques solares a gran escala. Utilizando tecnología de última generación, este sistema también puede identificar tendencias y patrones que indican la probabilidad de fallas futuras.
El profesor asociado Rahul Sharma de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la UQ explica que el sistema Solaris AI puede monitorear sin problemas los datos de corriente y voltaje disponibles en los parques solares. Al hacerlo, puede identificar con precisión posibles problemas de rendimiento hasta los niveles de cadena de paneles y matrices individuales.
Armado con estos datos invaluables, los algoritmos avanzados de Solaris AI extraen información crucial sobre la degradación, los niveles de suciedad y las fallas de cableado en todo el parque solar. Luego, esta información se traduce en elementos procesables, lo que permite a los técnicos en el sitio priorizar el trabajo de mantenimiento de manera efectiva. En esencia, Solaris AI revoluciona la operación y el mantenimiento de parques solares, proporcionando una solución todo en uno para optimizar el rendimiento.
Las implicaciones de Solaris AI son significativas. Según Sharma, el bajo rendimiento de las granjas solares australianas le cuesta actualmente a la industria la asombrosa cifra de 400 millones de dólares al año. Con las innovadoras capacidades de Solaris AI, esta cifra podría reducirse a la mitad, lo que podría ahorrar a los operadores un estimado de $200 millones cada año.
Pero los beneficios no terminan ahí. Sharma predice que Solaris AI tiene el potencial de aumentar los ingresos en un impresionante 8%. Al abordar las fallas y optimizar el rendimiento con un mantenimiento específico, los operadores de parques solares pueden maximizar su rentabilidad, lo que lleva a una industria más sostenible y eficiente.
El sistema Solaris AI de UQ se sometió a rigurosas pruebas antes de ser introducido en un parque solar comercial. Un estudio piloto a pequeña escala confirmó su eficacia, solidificando su impacto potencial en la industria. Un experto en el campo reconoce que la tecnología es una solución potencial al desafío de detectar y solucionar paneles solares defectuosos o de bajo rendimiento en parques solares a gran escala.
"La clave para mantener la fiabilidad de la red y lograr el éxito como operador de red es una gestión eficaz y eficiente de los activos", afirma. "Esta tecnología tiene el potencial de impulsar soluciones a la crisis energética mundial".
Solaris AI es el resultado de esfuerzos de colaboración que involucran a la empresa de comercialización de la UQ, UniQuest, la inversión de Uniseed y el Fondo de Inversión UniQuest, y una asociación fructífera con la empresa alemana de tecnología de conexión y electrónica Wiedmueller. Este esfuerzo y apoyo combinados permitieron la creación de los primeros prototipos y la realización de todo el potencial de Solaris AI.
En conclusión, Solaris AI está preparado para revolucionar la industria de los parques solares. Al aprovechar potentes algoritmos de aprendizaje automático, este innovador sistema puede detectar, localizar e identificar fallas, allanando así el camino para un mantenimiento específico y un mejor rendimiento. A medida que se avecina la crisis energética global, Solaris AI ofrece un rayo de esperanza, impulsando una gestión eficiente de activos e impulsando a la industria hacia un futuro sostenible.
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