DOCTOR-PV - Desarrollo de herramientas Optimizadas de operaCión y manTenimientO pRedictivo de Plantas fotoVoltaicas

DESCRIPCIÓN
DOCTOR-PV va a sentar las bases para la aplicación de un mantenimiento predictivo y una operación óptimos para los distintos tipos de plantas fotovoltaicas.
El proyecto combina las dos técnicas más prometedoras relacionadas con el mantenimiento predictivo: mantenimiento basado en la condición de todos los elementos de la planta y mantenimiento basado en medidas de electroluminiscencia (EL) y termografía infrarroja (TIR) las cuales se pretenden implementar mediante vuelos con drones.
OBJETIVOS
DOCTOR-PV tiene como objetivo principal la optimización y el mantenimiento de plantas fotovoltaicas mediante el desarrollo de herramientas avanzadas y la aplicación de técnicas de machine learning que permitan realizar: inspecciones automáticas del estado de las plantas, mantenimiento predictivo de los principales componentes y mejora de la operación.
La consecución del objetivo principal se realizará a través de los siguientes desarrollos:
- Algoritmos de mantenimiento predictivo.
- Un sistema de monitorización óptimo.
- Un sistema de polarización para medidas de EL.
- Un equipo de medida EL y TIR soportado en dron.
- Algoritmos de detección de fallos en placas mediante el uso de técnicas EL y TIR.
- Una metodología para el mantenimiento y la operación optimos de una instalación fotovoltaica.
ROL DE CIRCE
CIRCE, dada su experiencia en la gestión de proyectos de I+D+i, asumirá la dirección técnica en conjunto con MAETEL. Además, trabajará fundamentalmente en el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo y en la identificación del nivel de intensidad de monitorización de nuevas plantas, reduciendo costes y asegurando el rendimiento comprometido. Igualmente participará en la integración de las técnicas de EL y TIR en una misma metodología, DOCTORPV, que será la que se valide en los proyectos piloto.