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ACERCA DE

PVET® es un servicio avanzado de evaluación del rendimiento de las plantas fotovoltaicas que realiza una auditoría completa, en tiempo real y con baja incertidumbre de la instalación. PVET® se basa en un sistema que combina Big Data, machine learning y algoritmos paramétricos que permiten optimizar los costes de producción y O&M a largo plazo de la planta fotovoltaica, lo que lleva a maximizar su rentabilidad económica.

La principal ventaja de PVET® son sus procedimientos de baja incertidumbre para la detección inteligente, la cuantificación, el diagnóstico y la predicción de los fallos de rendimiento, lo que permite adaptar y optimizar las estrategias de O&M, así como prever con precisión la generación de energía, con el fin de cumplir los requisitos de los mercados energéticos.

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Seguimiento del éxito de la explotación solar

Las evaluaciones no se limitan a plantas individuales, sino que contemplan análisis cruzados a través de carteras completas, logrando mayores niveles de optimización. Este enfoque permite a nuestros clientes tener una mayor visión estratégica de los activos y poder gestionar su funcionamiento de forma más precisa.

PVET® se ofrece a través de un front-end intuitivo, sencillo y cómodo que incorpora funcionalidades adicionales al sistema, dotándolo de una gran flexibilidad.

Integración multiplataforma a nivel de web, app y centro de control, que permite supervisar grandes carteras de plantas fotovoltaicas desde cualquier lugar y en cualquier momento.

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ADQUISICIÓN y FILTRADO de DATOS

PVET®trabaja con todos los datos recogidos por el sistema de monitorización de la planta fotovoltaica. Además, puede incluir datos provenientes de otras fuentes externas, como módulos de referencia o sensores de suciedad, o incluso de fuentes de datos no continuas, como inspecciones termográficas o campañas de prueba de curvas I-V. Una vez conectado, PVET® sincroniza todos estos datos en bases de datos dedicadas en la nube, como se presenta en la Figura 1.

FUNCTIONALITIES: DATA ADQUISITION

Figure 1. Data collection and synchronozation of PVET®

Antes de realizar los análisis, PVET® aplica un proceso de filtrado avanzado para garantizar la calidad de los datos, que es una condición clave para asegurar la calidad de los propios resultados. Más en detalle, PVET® aplica dos tipos de filtros:

> Filtros monovariables: aseguran que cada variable registrada esté activa, bien conectada, bien registrada y se comporte de acuerdo con las expectativas. Estos filtros incluyen los requisitos establecidos en la norma IEC- 61724.

> Filtros multivariables avanzados: garantizan la coherencia entre variables de distintos tipos procedentes de diferentes fuentes.

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Big data para resultados claros

PVET® integra los datos SCADA y los sincroniza en tiempo real en la nube junto con otras fuentes de datos adicionales:

  • Módulos de referencia
  • Sensores de suciedad
  • Campañas termográficas
  • Campañas de curvas I-V con el trazador E-1000.

VERIFICACIÓN DE LA COHERENCIA DE LOS DATOS

Acceso automático en tiempo real a las bases de datos del cliente.
Detección de fallos de comunicación y falta de datos.
Gestión de las lagunas en las series de datos y separación entre fallos de comunicación, registro y operación.
Filtrado de valores anómalos. Gestión de datos con valores fuera de los rangos habituales de operación junto con la validación de la fuente de datos mediante algoritmos de coherencia de valores.
Recalibración digital de los sensores de medición.

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ANÁLISIS DE DATOS

El motor de cálculo de PVET® está dividido en 4 módulos principales que ofrecen diferente información sobre la planta fotovoltaica.

>Comparación con las estimaciones de producción iniciales. Principales índices de rendimiento de la planta. Para cada uno de los elementos de la planta fotovoltaica (string, stringbox, seguidor, inversor), obtiene rendimientos, eficiencias, ratios de rendimiento, disponibilidades, y valores contractuales

>Comparación con las estimaciones de producción iniciales: Para cada elemento y para la planta fotovoltaica en su conjunto, PVET compara los resultados de rendimiento con los registros históricos y las estimaciones iniciales de evaluación de la producción.

>Detección y diagnóstico de fallos- Detecta, cuantifica, diagnostica, evalúa y predice las anomalías de rendimiento en la planta. Está separada entre:

  • Adquisición de datos: fallos en los sistemas de comunicación, en los sensores o mediciones no válidas del equipo.
  • Fallos de generación: fallos de funcionamiento de cualquiera de los elementos de la planta fotovoltaica, relacionados con pérdidas de energía o comportamientos de los equipos diferentes a los esperados
  • Fallos predictivos: comportamientos anómalos que, aunque todavía no suponen una pérdida de energía, pueden hacerlo en el futuro, o provocar un envejecimiento prematuro del equipo.

>Adquisición Gemelo digital y predicción energética: simula el comportamiento de cada elemento de la planta fotovoltaica en función de las condiciones de funcionamiento, estimando la energía producible. Este módulo también valida los modelos de simulación de la planta fotovoltaica lo que, una vez optimizado, permite predecir la producción esperada de la planta fotovoltaica en diferentes horizontes temporales para facilitar la integración en el mercado de la planta fotovoltaica.

QPV® VISIÓN GENERAL DE LA MONITORIZACIÓN DE ANÁLISIS

Figure 2. Análisis de datos de PVET®

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En busca de eficiencia ...

1. INDICADORES CLAVE DE RENDIMIENTO

  • Cálculo de los principales KPI de la planta fotovoltaica: productividad, PR, PRSTC, PI, disponibilidades contractuales y energéticas, rendimiento esperado, desglose de pérdidas.
  • Cálculo de los principales KPI de los equipos:eficiencia, respuesta de la tensión de funcionamiento, reducción de la temperatura, precisión del seguimiento del MPP.
  • Cálculo de los principales KPI de O&M: reconocimiento, tiempos de intervención, respuesta y resolución, niveles de repuestos
  • Seguimiento de la evolución económica del proyecto y comparación con las expectativas iniciales.
  • Comparación con la evolución histórica en función de las condiciones meteorológicas.
  • Cálculo de la degradación de los componentes a largo plazo, que es uno de los principales índices de fiabilidad y vida útil.
  • Estudio de la calidad de la señal de corriente alterna: componente reactiva, factor de potencia, desequilibrios de corriente y tensión, respuesta a los estrechamientos de la red.
  • Comparación de los sensores de medición de las condiciones de funcionamiento.
  • Cálculo de las pérdidas por suciedad.

2.ANÁLISIS DE FALLOS

  • Detección de fallos. Procedimientos de baja incertidumbre para la detección de anomalías. Nuestros avanzados algoritmos permiten detectar fallos que afectan a una cadena en sólo el 2% de su capacidad de generación de energía (Por ejemplo, debido a un diodo en cortocircuito).
  • Diagnóstico avanzado de averías basado en técnicas de «big data» y «machine learning». Por ejemplo: diodos en cortocircuito, baja potencia STC, errores de seguimiento, defectos de seguimiento MPP, desequilibrios entre fases, temperaturas anómalas, PID, LID, series abiertas, paradas del inversor, limitaciones de red, bajo rendimiento, suciedad, puntos calientes.
  • Inclusión y gestión de alarmas nativas como refuerzo al diagnóstico de anomalías.
  • Desarrollo de métodos de análisis espacial y temporal para la mejora de las falsas alarmas en la detección, especialmente en días con variabilidad meteorológica.
  • Sistema experto con análisis cruzados entre plantas, que permite gestionar las carteras de O&M de forma más precisa, anticipando los fallos de degradación e identificando los equipos con mejor rendimiento.

3. ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN

  • Cálculo de la avería de pérdidas: temperatura, baja irradiancia, inversores, transformación, suciedad, sombreado, dispersión, cableado, factor de potencia, restricciones de la red.
  • Estimación de la producción, con una precisión superior al 2% a partir de los registros de las condiciones de funcionamiento.
  • Algoritmos de predicción de la producción en un horizonte de 24 horas, para satisfacer los requisitos de los mercados de generación, basados en predicciones meteorológicas por satélite. De esta forma, las instalaciones podrán minimizar las desviaciones de producción al atender los mercados de venta de energía, minimizando el riesgo y consiguiendo el máximo rendimiento económico.
  • Cálculo de pérdidas por cortes de red.

4. ANÁLISIS PREVENTIVO Y PREDICTIVO

  • Análisis de la degradación y del tiempo de vida estimado de los equipos que permite anticipar los trabajos de mantenimiento.
  • Planificación de campañas de limpieza para maximizar la producción y reducir los costes de limpieza.
  • Previsión de fallos por fatiga o desgaste y planificación de soluciones.
  • Análisis cruzado entre plantas y equipos fotovoltaicos.

5. ANÁLISIS DE LA CARTERA DE ACTIVOS

  • Comparación del funcionamiento de la planta.
  • Análisis de la eficiencia técnica y económica de las tareas de O&M.
  • Análisis de la eficiencia técnica y económica de los fabricantes y distribuidores de equipos.
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LISTA DE DIAGNÓSTICOS

DATA

  • Datos que faltan
  • Datos filtrados monovariables: Filtro IEC1 de Rango, Valor muerto, y Valores abruptos.
  • Datos filtrados multivariable: filtro de coherencia

PRODUCCIÓN

  • String: defectuosa
  • String: abierta String
  • String: diodos defectuosos
  • String: sombras debido al retroceso
  • String: afecto por el soiling
  • Stringbox: stringbox abierto
  • Stringbox: string abierto
  • Stringbox: string defectuoso
  • Stringbox: sombras debidas a bactracking
  • lnverter: Paros
  • lnverter: MPPT desviación
  • lnverter: recorte
  • lnverter: comienzo tardío
  • lnverter: limitación de tensión
  • lnverter: reducción de la temperatura
  • Tra cker: posición de seguridad
  • Tracker: stop
  • Tracker: posición desviada
  • Grid: limitación de potencia
  • Grid: limitación de tensión
  • Grid: limitación del factor de potencia

PREDICTIVOS

  • lnverter: temperatura anómala
  • lnverter: desequilibrio de tensión
  • lnverter: desequilibrio de corriente
  • lnverter: cambio de filtro de aire
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FUNCIONALIDADES

PVET® audición y asesoramiento por parte de nuestro equipo de ingenieros expertos:

  • Atención personalizada al cliente durante su operación diaria.
  • Informes de análisis y rendimiento de averías específicas.
  • Desarrollo personalizado para satisfacer las necesidades específicas del cliente.
  • Asesoramiento sobre acciones de mejora en el sistema de vigilancia de la planta.
  • Recomendación de acciones sobre el terreno para analizar y resolver problemas específicos.
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Front - end: Un sinfín de posibilidades

El PVET® se ofrece a través de una plataforma en línea que permite el seguimiento continuo de los activos fotovoltaicos por parte del cliente, mostrando todas las funcionalidades del servicio PVET®:

1.VISUALIZACIÓN MULTIPLATAFORMA:

  • Web platform as the main service tola principal herramienta de servicio.
  • Aplicación multiplataforma.
  • Modo de centro de control para una visualización continua de todos los activos de explotación.

2.GESTIÓN DE USUARIOS:

  • Diferentes tipos de usuarios.
  • Control de los permisos de los usuarios y del acceso a la información. – Gestión de usuarios por grupos de plantas.

3. GENERATION AND MANAGEMENT OF REPORTS:

  • Daily, weekly, monthly, quarterly and annual reports with the most relevant information. • Reports adapted to types of useInformes diarios, semanales, mensuales, trimestrales y anuales con la información más relevante. – Informes adaptados a los tipos de usuarios.
  • Bibliotecas de informes periódicos y otros informes asociados a las plantas.
  • Informe automático de correo.

4.SISTEMA DE NOTIFICACIÓN POR CORREO ELECTRÓNICO Y APLICACIÓN.

5. SISTEMA DE INCIDENCIAS Y EVENTOS:

  • Calendarios para gestionar incidencias y eventos.
  • Gestión de incidencias mediante tickets de texto e imagen.
  • Planificación de acciones preventivas y campañas de medición.
  • Herramienta de descarga. Posibilidad de descargar cualquier información del sistema PVET de forma sencilla e intuitiva.

Proyecto cofinanciado

Los desarrollos de PVET® contienen los resultados del proyecto «Sistema de supervisión y optimización basado en Inteligencia Artificial y Big Data para maximizar el rendimiento de plantas fotovoltaicas», el cual consiste en el desarrollo e implementación de una nueva familia de algoritmos que permitan llevar al mercado una solución innovadora en el ámbito de la supervisión y gestión de plantas fotovoltaicas. Este proyecto ha sido financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional «Una manera de hacer Europa» bajo el programa de Red.es.

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