acumulación de suciedad, rotura de células, entre otros. En una primera fase la anomalía es detectada mediante la imagen termográfica, indicando la posición hacia donde la cámara visible (con mayor capacidad de enfoque y movimiento) debe capturar la placa solar para poder clasificar el motivo de la anomalía. Para esta clasificación se emplearán algoritmos basados en Deep Learning. De cara a la generación de información accionable como soporte a la toma de decisiones, Logikers ha implementado y desplegado un sistema de procesamiento de información en tiempo real, incluyendo procesos de aprendizaje computacional para la predicción del recurso solar a corto y largo plazo de cara a mejorar la operativa en plantas fotovoltaicas. A través de una cámara de cielo ubicada en las instalaciones de ISFOC que permite el análisis de la progresión nubosa, la información de la red de sensores IIoT y la integración de portales OpenData, el sistema permite la estimación de la información meteorológica, clave para la optimización del uso del recurso solar, así como la gestión de las operaciones de mantenimiento sobre la propia planta. Esta arquitectura supone un incremento sustancial no sólo en la digitalización del sector energético sino en la investigación y desarrollo tecnológico que aportan las actividades realizadas. Han sido desarrollados novedosos algoritmos de inteligencia artificial que permiten obtener respuesta en un tiempo demandante para hacer unmejor uso de un recurso en auge, la energía solar. Sistema de Soporte a la Decisión (DSS): Actualmente se está realizando dicha integración de dichos subsistemas en una plataforma software, que permita la orquestación de los datos, además de la inclusión de módulos de soporte Imágenes obtenidas por la cámara de espectro visible y termográfica instaladas en el proyecto. Esquema de componentes e interacción con la plataforma software. 27 FOTOVOLTAICA
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