AI4PV: Artificial Intelligence for Operation and Maintenance of PV Plants

Reduzir o custo global de produção de energia de origem solar e aumentar o desempenho das centrais fotovoltaicas através da utilização híbrida de modelos físicos, Inteligência Artificial e Digital Twins são os principais objetivos deste projeto, comenta João Formiga, Head of Renewable Energy Technologies na EDP New na newsletter semanal do COMPETE 2020.
 
 
1. Enquadramento
 
Apesar de uma redução de cerca de 90% dos custos dos painéis solares nos últimos 10 anos, a capacidade de produção de energia solar global necessária para atingir as metas da COP21 é de 4.500 GW acima do previsto para 2025. A eficiência dos painéis atingiu 21%, o que ainda é reduzido. Finalmente, o setor fotovoltaico (PV) enfrenta variabilidade, pelos ciclos diários, mas também por causa das condições atmosféricas (nuvens, luminosidade). 
 
Para enfrentar estes desafios, a indústria tem trabalhado para melhorar o desempenho dos sistemas fotovoltaicos (aumentando a escala dos parques, usando inversores distribuídos, rastreadores solares), mas permanecem muitos desafios em relação à fiabilidade, interrupções e custos de operação e de manutenção (O&M) elevados, dificultando uma integração eficiente na rede elétrica. 
Neste contexto, os principais objetivos do AI4PV visam aumentar o desempenho operacional dos parques fotovoltaicos. 
 
O resultado esperado é um conjunto de ferramentas para as atividades de O&M e Gestores de parques fotovoltaicos que permitam: 
-Aumentar a fiabilidade e a eficiência operacional: alta precisão da deteção precoce de falhas e diagnóstico.
 -Melhorar o desempenho económico: redução do tempo de inatividade e deteção de problemas de desempenho que afetam a produção de energia. 
Para atingir esses objetivos, o AI4PV combinará algoritmos baseados em IA e modelos físicos de componentes para construir ativos digitais da centrais, usando tecnologias, como: aprendizagem não supervisionada (como redes neuronais), modelização matemática e simulação de Monte Carlo para manutenção preditiva, recolha de dados e interoperabilidade. 
O AI4PV consiste na conceção, desenvolvimento e validação (em instalações fotovoltaicas de escala real) deste conjunto de ferramentas. O seu consórcio é liderado pela indústria, com papéis equilibrados entre parceiros científicos e tecnológicos, com presença no mercado e capacidade real de operação das centrais fotovoltaicas.
 
2. Testemunho de João Formiga, Head of Renewable Energy Technologies | EDP NEW
 
João Formiga | Head of Renewable Energy Technologies | EDP NEW
 
“O projeto AI4PV tem como principal objetivo aumentar o desempenho operacional dos parques fotovoltaicos. O resultado esperado é um conjunto de ferramentas para as atividades de operação e manutenção (O&M) que permitam aumentar a fiabilidade e a eficiência operacional, bem como melhorar o desempenho económico dos parques fotovoltaicos.
Este projeto, co-financiado e potenciado pelo programa COMPETE 2020, combina algoritmos baseados em Inteligência Artificial (IA) e modelos físicos de componentes para construir ativos digitais representativos da central fotovoltaica, usando diferentes tecnologias, tais como: aprendizagem não supervisionada (por exemplo, com redes neuronais), modelação matemática e simulação de Monte Carlo para manutenção preditiva, recolha de dados e interoperabilidade.
Em suma, o projeto AI4PV consiste na conceção, desenvolvimento e validação deste conjunto de ferramentas em ambiente real. O consórcio é liderado pela indústria (EDP NEW), contando ainda com dois parceiros científicos e tecnológicos (INESC TEC e ISOTROL).”
 
 
3. Apoio do COMPETE 2020 
 
Cofinanciado pelo COMPETE 2020 no âmbito do Aviso “Projetos de I&D Industrial à Escala Europeia”, o projeto AI4PV envolveu um investimento elegível de cerca de 458 mil euros, correspondendo a um incentivo FEDER de 275 mil euros.
 
4. Links
 
Projeto AI4PV Website https://www.inesctec.pt/pt/projetos/ai4pv#intro
EDP New | Website https://www.edp.com/pt-pt/edp-new#sobre-nos 
INESC TEC | Website https://www.inesctec.pt/pt
Isotrol | Website https://www.isotrol.com/

 

 

20/10/2022 , Por Cátia Silva Pinto
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