La Universidad Pública de Navarra (UPNA) participa en un proyecto de investigación que persigue mejorar el rendimiento de las plantas solares fotovoltaicas, junto a cinco empresas españolas y las universidades de Valladolid y Zaragoza. El consorcio, formado a tal efecto, trabaja en el desarrollo de un nuevo método de mantenimiento predictivo, una técnica que detecta, de forma precoz, anomalías e identifica fallos en dichas instalaciones de energías renovables para que puedan subsanarse antes de que sucedan. Esto se traduce en un ahorro de tiempos muertos y de costes y en una reducción de las pérdidas energéticas.
El objetivo es usar drones para realizar las tareas de inspección y lograr esa detección de incidencias de forma totalmente automatizada. Esta iniciativa está financiada por FEDER/Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades-Agencia Estatal de Investigación (proyecto DOCTOR PV) con 1,1 millones de euros y dispone de un plazo de ejecución de dos años y medio.
El consorcio de este proyecto reúne a entidades con experiencia en el ámbito de la monitorización, operación y mantenimiento de instalaciones renovables (especialmente, en el ámbito de la generación eléctrica de origen solar fotovoltaico). En concreto, está integrado por las empresas Gas Natural Fenosa Engineering, Iberdrola Renovables,
Pariver, Visiona y Maetel (que actúa como líder). Junto a dichas firmas participan la Universidad de Valladolid, CIRCE (Centro de Investigación de Recursos y Consumos Energéticos de la Universidad de Zaragoza) y la propia UPNA, a través de su Instituto de Smart Cities (ISC).
El coordinador en la institución navarra es Jesús Villadangos Alonso, profesor del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas e investigador del citado ISC, con el que trabajan los investigadores José Javier Astráin Escola, Alberto Córdoba Izaguirre, Francisco Falcone Lanas, Federico Fariña Figueredo, José Ramón González de Mendívil Moreno y Sandu Ilco.
LA TECNOLOGÍA DETRÁS DEL PROYECTO
El proyecto DOCTOR-PV combina las dos técnicas más prometedoras relacionadas con el mantenimiento predictivo o, como también se denomina, basado en la condición: el mantenimiento basado en la condición de todos los elementos de la planta y en medidas de electroluminiscencia (EL) y termografía infrarroja (TIR).
En las mediciones de electroluminiscencia y termografía infrarroja, se emplean cámaras especiales. Así, las de electroluminiscencia testean las propiedades de los materiales que componen los módulos fotovoltaicos, detectando incluso microfisuras. Funcionan aplicando voltaje sobre los módulos fotovoltaicos para comprobar que el flujo de corriente es el apropiado. Las células emiten una luz infrarroja que es captada por una de esas cámaras. Las que funcionan adecuadamente aparecen brillantes en la imagen del citado aparato, mientras que las que están dañadas muestran un color oscuro.
Parque Solar Fotovoltaico de Villafranca.
En cambio, cuando se usan cámaras de termografía infrarroja, se puede medir temperaturas a distancia y sin necesidad de contacto físico con el objeto. Estos equipos captan la intensidad de la radiación infrarroja que emiten los cuerpos, invisible al ojo humano, y forman después una imagen visible formada a partir de la citada temperatura superficial de los objetos captados por la cámara.
DRONES CON DOS TECNOLOGÍAS A LA VEZ
Estas tecnologías de electroluminiscencia y termografía infrarroja se combinarán y se implantarán en drones para realizar ambas tareas de inspección de forma simultánea en un mismo vuelo, lo que supone una de las grandes innovaciones de este proyecto de I+D+i. Actualmente, ya se realizan inspecciones con termografía infrarroja mediante drones, al permitir revisiones “más rápidas, efectivas y rentables” que los métodos tradicionales, según los investigadores del proyecto. Sin embargo, se requiere añadir otro tipo de análisis, puesto que la citada termografía infrarroja y la inspección visual no permiten identificar todos los patrones de fallo.
La electroluminiscencia es una técnica emergente, cada vez más utilizada en inspecciones de módulos, que posibilita detectar defectos de fabricación y estructurales, por lo que es la elegida para perfeccionar las tareas de mantenimiento. Además, para realizar el mantenimiento predictivo basado en la condición, se usarán métodos de aprendizaje automático con el fin de descubrir, de manera anticipada, los fallos en los principales componentes de la planta.
El objetivo final es conseguir un nuevo sistema que pueda utilizarse en distintos tipos de instalaciones y sea comercializable y exportable a todo el mundo. Por ello, dentro del proyecto, se van a realizar numerosas pruebas piloto y demostraciones de funcionamiento de las tecnologías en un entorno real con el fin de dar respuesta a las líneas de investigación planteadas.
Para acceder a más noticias relacionadas con la Innovación… LEER AQUÍ.
