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Calendarización Óptima de la Limpieza de Paneles Fotovoltaicos

Actualizado: nov 18


Por Christian Pieringer

Investigador Inteligencia Artificial en Suncast



En otro de nuestros artículos, hablamos de cómo el ensuciamiento de los paneles fotovoltaicos es uno de los principales factores que impactan en el corto plazo la producción de energía en centrales fotovoltaicas, limitando la capacidad de generación de la central, y en consecuencia, generando pérdidas económicas por la energía no generada. Aun cuando la limpieza tiene beneficios evidentes para la generación, esta tarea involucra también costos en agua, materiales y mano de obra. Por lo tanto, una planificación adecuada de la limpieza de los paneles fotovoltaicos es una tarea relevante para el equipo de O&M de centrales solares en la cual es necesario balancear los costos del servicio de limpieza y las pérdidas económicas para maximizar los beneficios.



Conocer la tasa de ensuciamiento es uno de los insumos requeridos para la planificación y gestión adecuada de las limpiezas. Sin embargo, las lluvias tienen un efecto benéfico en el ensuciamiento que es importante incluir. Considerar estas variables durante la planificación es esencial para lograr la minimización de pérdidas por ensuciamiento, pero también para reducir los costos operacionales debido a limpiezas innecesarias. Saber a qué tasa se ensucia una central, más el efecto que tienen las lluvias sobre el ensuciamiento nos permite gestionar la toma de decisiones. En Suncast, implementamos un algoritmo para calcular la frecuencia óptima de limpieza considerando el costo de ésta, el costo por pérdidas en generación -producto del ensuciamiento- versus las ganancias por la energía generada.


El servicio de Gestión de Limpieza Suncast realiza desde ahora la estimación del ensuciamiento de los paneles, el cálculo de la frecuencia óptima entre eventos de limpieza, y la proyección de la fecha óptima de la siguiente limpieza. Nuestro servicio recomienda en tiempo real la ejecución de limpiezas considerando tanto los costos asociados al ensuciamiento y las ganancias por la energía generada, como también los futuros eventos de lluvia que podrían ayudar a reducir el ensuciamiento.


En pruebas con una central fotovoltaica de 9 MW, simulamos una agenda óptima de limpiezas considerando los datos de la central a lo largo de un año. De acuerdo con los resultados que entrega nuestro algoritmo, existía una sobreestimación del número de limpiezas anuales necesarias. Al considerar el efecto de las lluvias en el escenario óptimo fue posible ajustar el número de limpiezas generando un ahorro en los costos por este concepto.


Agregar que durante este análisis logramos conocer el desafío que involucra para el equipo de O&M el uso de sensores de ensuciamiento con mediciones ruidosas y la sobre estimación de la generación esperada para una central solar durante la evaluación económica. Este último factor, además de generar expectativas económicas que no corresponden a la realidad de la central, influye sobre el cálculo de la frecuencia óptima de limpieza, sobreestimando el número de limpiezas necesarias para mantener la generación real.


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