Digital Twin: Digitalización de plantas fotovoltaicas

La digitalización para plantas fotovoltaicas con digital twin permite la gestión más centralizada, optimizando el mantenimiento y la operación.

cliente

Cliente líder en el sector energético, con un enfoque en plantas fotovoltaicas, que busca digitalizar sus instalaciones mediante la modelización integral de sus sistemas, adoptando un gemelo digital y tecnología de sensorización IoT.

reto

Implementar tecnologías avanzadas como gemelos digitales y sensorización IoT para lograr una monitorización integral de las plantas, creando modelos virtuales precisos para cada instalación, que reflejarán su comportamiento en tiempo real y permitirán la realización de simulaciones de generación energética basadas en variables operativas y ambientales.

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Con gemelos digitales e IoT, llevamos la gestión de plantas fotovoltaicas a otro nivel: monitorización en tiempo real y simulaciones avanzadas para maximizar la eficiencia energética.

problema

impacto

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solución

¿Cómo lo hacemos?

Esta solución permite gestionar múltiples plantas de forma ágil y centralizada, optimizando el mantenimiento y la operación. A continuación, detallamos cómo lo logramos:

Flexibilidad en la implementación: La solución se ofrece tanto en modalidad on-premise como en la nube pública, adaptándose a las necesidades y preferencias de cada cliente. La plataforma CapacIoTT se encarga de recoger datos de inversores y otros componentes clave, integrando todos los dispositivos de la planta mediante protocolos estándar, lo que garantiza una conexión confiable y compatible con diferentes sistemas.

Escalabilidad horizontal eficiente: Gracias a su arquitectura escalable, esta solución permite gestionar la telemetría de múltiples plantas sin complicaciones. Con solo aumentar la capacidad del servidor, se pueden integrar nuevas plantas de manera rápida y sencilla, facilitando una expansión ágil que se adapta al crecimiento de las operaciones.

Catalogación y monitoreo centralizado de datos:La plataforma realiza una catalogación detallada de los inversores y las variables críticas expuestas por las plantas, lo cual es fundamental para el mantenimiento y el desarrollo de modelos predictivos. Además, la integración de dataloggers permite monitorear hasta 70 plantas fotovoltaicas, minimizando las variaciones en los formatos de datos y facilitando un análisis centralizado y preciso.

Desarrollamos dashboards interactivos que permiten visualizar en tiempo real la energía generada, las variables clave de los inversores y otros parámetros críticos, como la radiación solar y la temperatura. Estos dashboards ofrecen a los clientes la capacidad de monitorear la energía generada por cada planta de manera agregada y acceder a datos históricos y en tiempo real de hasta 6-7 variables del inversor, como tensión, corriente, potencia activa y reactiva.

Además, los datos pueden exportarse fácilmente a portales de datos abiertos en formato CSV, garantizando la transparencia y el acceso público a la información. La integración con portales web y pantallas públicas, junto con la capacidad de emitir alarmas y notificaciones automáticas sobre desviaciones de rendimiento, asegura un monitoreo eficiente y una respuesta ágil ante cualquier incidencia, mejorando la operatividad y la toma de decisiones en tiempo real.

Una vez que la infraestructura está operativa, la fase de mantenimiento se enfoca en la optimización continua del sistema. Esto incluye la integración de capacidades predictivas que mejoran la gestión y el rendimiento de las plantas fotovoltaicas, permitiendo anticipar posibles fallos y optimizar la producción de energía.

Gemelo digital (Digital Twin) y predicción de generación

El desarrollo de un gemelo digital replica en tiempo real el comportamiento de las plantas fotovoltaicas, creando un modelo virtual basado en datos históricos. Esto permite prever la energía generada bajo diferentes condiciones climáticas, ajustando las proyecciones de producción según las variables del inversor y las características de los módulos fotovoltaicos. Esta capacidad predictiva mejora la eficiencia operativa y facilita la toma de decisiones estratégicas.

Modelos de machine learning y alertas predictivas Se implementan modelos de machine learning para optimizar la generación de energía mediante predicciones precisas a corto y largo plazo. Estos incluyen:

Modelos de forecasting que estiman la energía generada por cada planta.
Algoritmos de detección de anomalías que identifican datos erróneos y previenen fallos antes de que afecten el rendimiento.
Dashboards de alarmas que notifican en tiempo real sobre desviaciones de rendimiento, generando alertas para revisar la planta cuando se detectan anomalías o cuando los modelos predictivos indican posibles fallos. Además, se configura un ciclo de reentrenamiento de los modelos para asegurar que se mantengan actualizados y optimizados a lo largo del tiempo.

resultados

El gemelo digital permite monitorear y ajustar cada aspecto de la planta en tiempo real, logrando un funcionamiento eficiente y mejorando la planificación de recursos al reducir costos y maximizar el rendimiento.

La solución de digital twin facilita la creación de alertas automatizadas para detectar y responder de inmediato a problemas de rendimiento o anomalías, evitando tiempos de inactividad y reduciendo riesgos.

Con datos detallados y análisis predictivos, el gemelo digital ayuda a maximizar el retorno de la inversión, prolongando la vida útil de los activos y optimizando la producción energética.

Permite adaptar rápidamente el sistema a nuevos requerimientos o ajustes en las condiciones operativas, facilitando la expansión o actualización de plantas sin mayores complicaciones.

Con la capacidad de prever posibles fallos antes de que ocurran, el gemelo digital permite implementar mantenimiento predictivo, minimizando reparaciones de emergencia y optimizando los costos de mantenimiento.

La integración de gemelos digitales facilita la recopilación y el reporte preciso de datos operativos, lo que permite mayor transparencia tanto interna como en reportes para stakeholders, mejorando la toma de decisiones estratégicas y la confianza en los datos.