Proyecto Clear Solar

El proyecto Clear Solar tiene como principal objetivo la investigación de las tecnologías de internet de las cosas (IoT), inteligencia artificial y blockchain, para desarrollar una solución que permita evitar las pérdidas de rendimiento en el parque de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo de España, mediante la monitorización continua de las mismas.

¿Está mi instalación solar produciendo a su máximo rendimiento? Ante esta sencilla pregunta, Solartys, clúster de la energía solar y las empresas Sterna Innovation (centrada en el desarrollo de dispositivos IoT), Blue Circular Innovation (especialista en el desarrollo de soluciones digitales basadas en tecnología blockchain) y el Instituto de Sistemas Fotovoltaicos de Concentración (ISFOC) (especialista en energía solar y en el desarrollo de herramientas digitales inteligentes), han aunado sus esfuerzos bajo el proyecto innovador colaborativo Clear Solar, para desarrollar una solución tecnológica que permita mantener las instalaciones fotovoltaicas a su máximo rendimiento a lo largo de su vida útil.

En efecto, entre los factores más corrientes que repercuten en mayor grado en la pérdida de rendimiento de una instalación fotovoltaica, se encuentra la acumulación de polvo y suciedad sobre la superficie de las placas fotovoltaicas. De hecho, este impacto puede afectar en hasta un 20% de pérdida de eficiencia en la generación de electricidad. Asimismo, otros factores como las sombras sobre la superficie de las placas y los conocidos como “puntos calientes”, pueden repercutir también negativamente en la eficiencia de una instalación y favorecer la aparición de fallos y averías, y por ende, afectar gravemente el rendimiento de las instalaciones.

Iniciado en octubre 2022, el proyecto Clear Solar tiene una duración de 10 meses y está financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, mediante la segunda convocatoria 2022 de Agrupaciones Empresariales Innovadoras, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por los fondos Next Generation de la Unión Europea.

El enfoque del proyecto Clear Solar se centra en fabricar una herramienta digital que permita realizar una monitorización y una predicción del funcionamiento de una instalación fotovoltaica, identificar las fuentes de pérdida de rendimiento que la afecta y proponer acciones correctivas para solucionar los problemas detectados. Con esta herramienta se pretende que cualquier propietario o propietaria de una instalación pueda obtener esta información y, por tanto, ayudar a la maximización del rendimiento energético en el parque de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo en España.

Para ello, el proyecto se centra en la investigación y la integración de diferentes tecnologías como el internet de las cosas (IoT), inteligencia artificial y blockchain, para conseguir desarrollar un sistema que combine dispositivos inteligentes de monitorización y herramientas digitales avanzadas.

A lo largo de los meses del desarrollo del proyecto, se ha trabajado en conseguir un sensor que sea capaz de medir con precisión la presencia de suciedad en la superficie de los módulos solares y calcular las pérdidas que esta representa, aportando una solución novedosa y eficiente. Para ello, se ha trabajado también en el desarrollo de un algoritmo de predicción de la energía generada y la creación de una plataforma digital con tecnología blockchain.

Implementación del sensor de suciedad

El concepto inicial del sensor sobre el cual se sustenta el proyecto es medir la suciedad acumulada en una superficie de cristal de los módulos fotovoltaicos. Para ello, en primer lugar, se han identificado las diferentes tecnologías potenciales disponibles para la detección de suciedad en paneles solares, habiendo seleccionado la más adecuada para el propósito que se persigue en el proyecto: la tecnología óptica. En base a esta elección, se llevó posteriormente a cabo la fabricación de distintos mock-up de laboratorio para validar el concepto del sensor y así ir implementando el prototipo.

El prototipo se ha desarrollado respondiendo a las siguientes características: ser robusto para resistir durante un periodo similar a la vida de los módulos fotovoltaicos y soportar las inclemencias ambientales: cambios de temperatura y humedad, polvo, rayos UV, entre otros. Además, el diseño ha tenido en cuenta un bajo consumo de energía, a la par de ser fiable y ofrecer una solución de medición precisa, para poder ser capaz de detectar la suciedad de los módulos de manera efectiva, y con el menor mantenimiento posible. Asimismo, su resistencia a derivas y errores de medición debidos al paso del tiempo son fundamentales.

El segundo aspecto sobre el cual trabajó el consorcio fue sobre la validación de los distintos sensores fotoeléctricos para seleccionar el que mejor se ajustaba a las necesidades. En efecto, era necesario definir qué fuentes debían de ser capaz de procesar el sensor. En este sentido, se configuró para que fuese capaz de analizar el espectro visible en las franjas de rojo, verde y azul, la radiación ultravioleta y la infrarroja. Asimismo, debía de ser capaz de resistir a diferentes tipos de suciedad: sea polvo, arena o sal. En todos los casos, se pasó a obtener una detección reproducible y con una magnitud proporcional al nivel de suciedad presente, consiguiendo así un sensor con una alta sensibilidad y una buena reproducibilidad.

En el proyecto han desarrollado un sensor capaz de medir con precisión la presencia de suciedad en la superficie de los módulos solares.

Asimismo, una vez conseguido este prototipo, era necesario abordar cómo transmitir los datos entre el sensor y la plataforma. Con este fin, se decidió utilizar el protocolo de mensajería publish-subscribe basado en el protocolo TCP/IP (conocido como MQTT) de forma inalámbrica, con un módulo de comunicación LTE-M y NB-IoT, a una plataforma de análisis y visualización. El hecho de conseguir enviar información de forma continua durante largos periodos de tiempo tiene la ventaja que permite detectar patrones y tendencias en el rendimiento de la instalación, pudiendo así detectar problemas o incluso considerar rutinas de limpieza óptimas.

Para poder crear el piloto final, se probó el prototipo final en situación real. Este prototipo creado se caracteriza por ser estanco (IP65) y resistente, tiene la capacidad de calibrar automáticamente sus sensores, comunica con la nube mediante conexión NB-IOT, es fácilmente acoplable a instalaciones existentes, así como permite monitorizar 24/7 el panel al cual está acoplado. Asimismo, está complementado con sensores adicionales que permiten medir la potencia instantánea real de la instalación monitorizada, su temperatura y el grado de humedad, además de otros sensores opcionales que es posible acoplar a demanda.

Desarrollo de un algoritmo de predicción de la energía generada por la instalación de autoconsumo

De forma complementaria y con el fin de desarrollar un algoritmo de predicción de la energía generada por los paneles fotovoltaicos, se llevó a cabo un trabajo de recopilación y de limpieza de un histórico de datos de energía generada por una de las plantas que ISFOC tiene en su sede de Puertollano, agregados con datos del estado del cielo proporcionados por Agencia Estatal de Meteorología (AEMET).

Concretamente, los datos trabajados por ISFOC corresponden a la radiación global en el plano horizontal a nivel horario, para cada hora del año, proporcionado por la herramienta PVGIS para el emplazamiento de la instalación, el cual se obtiene en base al histórico de datos entre 2005 y 2020. Una vez filtrados y eliminados los datos por los cuales se detectó alguna incidencia, quedaron un total de 12.321 registros a nivel horario, lo que equivale a 513 días, es decir, a aproximadamente año y medio de datos. Posteriormente, estos datos se depuraron y se utilizaron como fichero de entrada para buscar el algoritmo de regresión más adecuado, a partir de los modelos y librerías que se pueden implementar con el lenguaje de programación Python.

Adicionalmente, se pasó a analizar diferentes algoritmos de machine learning para encontrar uno que permitiese pronosticar la energía generada por un sistema fotovoltaico de características conocidas en un día determinado. Una vez el algoritmo identificado, se le nutrió con los datos procedentes de dos fuentes diferentes. Por un lado, las fuentes de datos de internet –las cuales son fiables, están especializadas en la materia y gozan de un prestigio reconocido– y, por otro lado, los datos reales recopilados por una estación meteorológica, desarrollada también en el ámbito del proyecto. Estos datos generados son utilizados para la retroalimentación del algoritmo de gestión para trabajar en su mejora continua.

Creación de una plataforma digital con blockchain

Con la meta de crear una plataforma digital que aúna los datos recogidos por los diferentes dispositivos, las estaciones meteorológicas y las aportaciones de los usuarios, el consorcio trabajó para centralizar en un solo sitio, y así facilitar que los usuarios puedan visualizar fácilmente el estado de su instalación y, además, se genere un ecosistema de colaboración e interacción dentro del sector fotovoltaico relacionado con el autoconsumo. La plataforma busca convertirse en el principal ecosistema de interacción de productores de energía solar de autoconsumo y de decisores relacionados, tales como instaladores y agentes públicos locales. Para ello, la plataforma incluye el almacenamiento de datos, la búsqueda y análisis de datos, la verificación de usuarios y de datos mediante blockchain, contratos inteligentes entre los diferentes decisores, y una interfaz fácil de usar para mantener el compromiso del usuario.

Entre las funcionalidades incluidas en esta plataforma, se ha tenido en cuenta que permita:

• La visualización de datos de la instalación solar del usuario, permitiendo así conocer detalles importantes como su producción prevista y real y las tareas de mantenimiento necesarias,
• La posibilidad de comparar la instalación del usuario con otras instalaciones de referencia (con rendimientos óptimos),
• La monitorización continua de la instalación, con la inclusión de alertas sobre propuestas de mantenimiento, comparativas entre diferentes fabricantes y operadores de mantenimiento,
• La facilitación de interacciones más efectivas y directas entre usuarios y decisores, como productores, instaladores, empresas de mantenimiento, administración y fabricantes, permitiendo así una mejor gestión de la instalación a la vez que una mejora de su rendimiento.

Sensor Clear Solar desarrollado por el consorcio.

En la fase final del proyecto, se ha realizado una prueba piloto instalando los dispositivos IoT en distintas instalaciones fotovoltaicas y se han obtenido datos reales que han permitido validar los resultados del proyecto.

Como principales resultados del proyecto se ha obtenido un sensor para medir el grado suciedad en las instalaciones fotovoltaicas que es capaz de detectar variaciones en las pérdidas desde el 1%, y presenta un gran nivel de estabilidad a largo plazo. Por la parte de predicción, se ha conseguido un algoritmo capaz de modelizar el comportamiento de una instalación fotovoltaica y predecir la cantidad de energía producida por esta con un error inferior al 10% en la mayoría de los casos. Y como resultado final, todo el sistema funciona sobre una plataforma en línea, que permite asegurar la autenticidad y la propiedad de los datos mediante tecnología blockchain y que permite así acceder en tiempo real a los datos de los sensores y a las predicciones del algoritmo.

Todos los resultados obtenidos dan un gran valor al trabajo realizado por los distintos socios en el proyecto y generan un gran potencial para continuar en el futuro con el desarrollo de este sistema y crear una solución de mercado que pueda influir en la gestión de las plantas fotovoltaica y ayudar a maximizar la energía verde generada por estas.