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Libelium y SmartDataSystem incorporan tecnología IOT para mejorar el rendimiento de las plantas fotovoltaicas

Libelium y SmartDataSystem controlan el rendimiento de las plantas fotovoltaicas con tecnología IoT

Libelium y SmartDataSystem han incorporado la tecnología IoT para controlar los diferentes parámetros de rendimiento de las plantas fotovoltaicas.

El mercado fotovoltaico está experimentando un crecimiento global considerable. Los analistas predicen que este año se instalarán más de 120 gigavatios de energía solar, con una tasa de crecimiento anual estable entre el 40% y el 50% sólo en Europa.

Hoy en día, la energía solar es rentable por sí sola, sin necesidad de subvenciones públicas adicionales. Sin embargo, es imperativo mantener un estricto control sobre los parámetros de operación de las plantas.

Uno de los indicadores clave de rendimiento (KPIs) más importantes a tener en cuenta para el retorno de la inversión (ROI) de las instalaciones es el Performance Ratio (PR), que combina la radiación solar con la generación de energía. Esta medida permite la detección de caídas de rendimiento en tiempo real y permite una acción y corrección inmediata, evitando y minimizando el impacto negativo.

Cualquier variación en el PR, que debe estar entre el 80% y el 90%, puede ayudar al personal de operaciones de la planta a detectar fallas de diseño, limpieza o cualquier otro factor interno o externo.

Las nuevas soluciones desarrolladas por Libelium y SmartDataSystem permiten a los usuarios controlar los parámetros ambientales y físicos directamente relacionados con los módulos fotovoltaicos.

No sólo pueden medir la radiación solar, la temperatura del aire y la temperatura de la célula, sino que también permiten la integración directa con los inversores fotovoltaicos. Permite cotejar información sobre la tensión y la corriente de la cadena, la tensión y la corriente alterna, la generación de energía de CC y CA, las alarmas, etc.

Estos dispositivos también permiten la integración de cualquier dispositivo operativo Modbus-RTU en RS-485, tales como analizadores de red eléctrica para la medición de la energía consumida en el edificio en el que se ubican los sistemas fotovoltaicos.

Con los sistemas fotovoltaicos conectados a las redes interiores de los edificios, es posible calcular cuánta energía consumida ha sido autogenerada. Es un factor clave para verificar las dimensiones correctas de los sistemas fotovoltaicos, ya que el objetivo es minimizar la exportación de energía a la red nacional y maximizar el autoconsumo.

«La adición de la tecnología IOT a los sistemas fotovoltaicos proporciona herramientas que ayudan a maximizar el retorno de la inversión (ROI) a través de un seguimiento estricto de las métricas solares estándar, tales como la Relación de Rendimiento, la Cobertura Solar y la Eficiencia del Inversor, entre otras.

Para los sistemas existentes, puede ayudar a detectar errores de diseño y optimizar los programas de limpieza de paneles solares», dice Adan Salcedo, Director de Desarrollo de Negocios de SmartDataSystem.

Indicadores y procesos de mejora

• Performance Ratio (PR): Conocido como coeficiente de rendimiento, representa uno de los indicadores mas importantes para la evaluación de la efectividad de una instalación fotovoltaica. En concreto, expresa la relación del rendimiento energético real con respecto al rendimiento energético teóricamente posible, sin importar la orientación o ubicación geográfica de la instalación.

• Solar Coverage: Mide el porcentaje de la demanda de energía de un sistema, edificio o vivienda que se cubre con energía solar. También conocido como porcentaje de autoconsumo. Permite detectar de forma temprana, desviaciones respecto al ROI estipulado inicialmente.

• Inverter efficiency: Mide la eficiencia de los inversores solares, y representa el ratio entre la potencia en alterna (AC) y la potencia en continua (DC) del inversor. Permite realizar tareas de mantenimiento predictivo en el inversor.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Mediante el calculo del Performance Ratio se logra minimizar las perdidas de rendimiento de las instalaciones fotovoltaicas, lo que conlleva a aumentos de la producción de energía solar con respecto a instalaciones en las que no se el seguimiento a este KPI.
A su vez, dicho aumento de la producción se puede entender como un consumo de la red eléctrica evitado.

Este aumento de la producción depende de la capacidad instalada de cada instalación y de que tan frecuentemente se realice el mantenimiento de estas. Hemos encontrado casos en los que el aumento puede superar un 20% de un año a otro.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

De forma similar a lo descrito en el punto anterior, podemos utilizar como base para el cálculo de la reducción de emisiones de CO2 el consumo de la red eléctrica evitado.

De esta forma, podemos calcular las emisiones de CO2 multiplicando los kWh de este consumo evitado por el factor de emisiones de CO2 asociadas a la generación de la electricidad en España.

Según La Oficina Catalana del Cambio Climático, este factor se estima en 321 g CO2/kWh para el mix de la red eléctrica peninsular de 2018.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Al igual que en muchos otros ámbitos, en el campo de la producción de energía solar fotovoltaica sucede que aun cuando existe tecnología que permite ser mucho más eficiente, no se puede utilizar en proyectos pequeños por que la relación costo/beneficio no resulta atractiva.

Sin embargo, aplicando técnicas de análisis de datos avanzadas sobre algunos de los datos disponibles en una instalación fotovoltaica, es posible aumentar el rendimiento de forma muy importante sin necesidad de hacer un seguimiento al detalle de todos los parámetros disponibles en la misma y por lo tanto sin incurrir en costos elevados.

En resumen, la principal innovación de esta iniciativa es detectar y determinar en tiempo real, la causa más probable de problemas que afecten el rendimiento de una instalación fotovoltaica pequeña (Capacidad instalada < 400 kWp) a partir del análisis de un subconjunto reducido de datos obtenidos a través de hardware y software IoT.