Manutenzione predittiva e il futuro delle operazioni solari nell’era dell’AI

Il settore solare statunitense ha recentemente raggiunto un traguardo significativo, superando i 5 milioni di installazioni solari. Si prevede che questo numero raddoppierà entro il 2030 e triplicherà entro il 2034. Con l’accelerazione dell’adozione dell’energia solare, diventa sempre più cruciale garantire una manutenzione efficiente di questi impianti. La gestione degli asset solari e le operazioni e manutenzioni (O&M) sono fondamentali per massimizzare le prestazioni e la longevità dei sistemi.

manutenzione reattiva vs preventiva

La manutenzione tradizionale si suddivide in due approcci: la manutenzione reattiva, che interviene solo dopo il verificarsi di un problema, e la manutenzione preventiva, che pianifica ispezioni e riparazioni per evitare inconvenienti. Entrambi i metodi sono ampiamente utilizzati; L’emergere dell’intelligenza artificiale sta introducendo un nuovo paradigma che permette di prevedere i problemi prima che si manifestino. L’utilizzo dell’AI consente agli operatori di migliorare la produzione energetica, ridurre i tempi di inattività e abbattere i costi.

l’evoluzione della gestione degli asset solari

Il dibattito tra manutenzione reattiva e preventiva è stato a lungo oggetto di discussione, ma la manutenzione predittiva sta dimostrando di essere il futuro della gestione degli asset. In un’epoca dominata dai dati, sfruttare le informazioni per mantenere gli impianti solari non è solo intelligente, ma necessario. I costi legati ai fermi imprevisti ammontano a circa $50 miliardi all’anno per i produttori industriali. Al contrario, la manutenzione predittiva può aumentare la produttività del 25%, ridurre i guasti del 70% e abbattere i costi di manutenzione del 25%.

l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella O&M

L’integrazione dell’AI nelle operazioni e nella manutenzione solare è già in corso, con oltre 50 applicazioni potenziali identificate nel settore energetico e investimenti pari a $13 miliardi. Aziende come SenseHawk e Raptor Maps utilizzano droni con imaging termico per ispezionare le installazioni solari ed identificare anomalie come punti caldi o pannelli difettosi. Fluke ha acquisito Azima DLI, una piattaforma AI per monitoraggio delle condizioni e analisi delle vibrazioni.

il futuro del settore solare

L’impatto dell’AI sulla manutenzione predittiva promette di trasformare radicalmente la gestione degli asset fotovoltaici. Tecnologie avanzate come l’imaging termico tramite droni stanno modificando gli approcci tradizionali alla manutenzione. Modelli AI vengono sempre più utilizzati per prevedere l’irraggiamento solare analizzando dati meteorologici provenienti da satelliti.

differenziazione negli inverter

I convertitori sono particolarmente suscettibili a guasti che possono causare perdite significative di energia. Algoritmi di machine learning vengono impiegati per analizzare registri d’errore degli inverter e dati operativi al fine di prevedere malfunzionamenti. Questo approccio consente agli operatori di ottimizzare l’allocazione delle risorse inviando squadre di intervento solo quando realmente necessario.

• Aziende: SenseHawk
• Aziende: Raptor Maps
• Azienda: Fluke
• Piattaforma: Azima DLI
• Università: Università di Lisbona (ricerca su algoritmi)

Mentre le installazioni solari continuano ad espandersi a livello globale, diventa fondamentale mantenere questi sistemi in modo efficiente nel tempo. L’intelligenza artificiale guida questa evoluzione innovativa nel settore fotovoltaico; secondo recenti studi, il 77% delle aziende prevede una transizione verso la manutenzione predittiva nel prossimo futuro.