Data Science, analítica avanzada y herramientas digitales
En el marco de nuestra firme apuesta por el I+D y la innovación, y en línea con nuestro objetivo de proporcionar el mejor servicio a nuestros clientes, hemos desarrollado una serie de herramientas innovadoras basadas en metodologías de Data Science e incluyendo tecnología de Machine Learning, cuya finalidad es llevar a cabo un análisis y gestión eficiente de los datos que proceden de los proyectos solares fotovoltaicos.
Cada vez disponemos de una mayor cantidad de datos de los activos y una correcta interpretación a través de una analítica avanzada representa una potente herramienta estratégica que permite orientar la toma de decisiones de las empresas y maximizar el retorno de la inversión.
Nuestras herramientas
Advanced Performance Analytics Application (A-PAA)
La herramienta Advanced Performance Analytics Application (A-PAA) permite llevar a cabo un análisis profundo y rápido del rendimiento a largo plazo de los proyectos solares fotovoltaicos.
A-PAA facilita un análisis único utilizando técnicas de machine learning y data science, dando apoyo al análisis de nuestros consultores para detectar potenciales pérdidas de valor de los activos, presentes y futuras, gracias a:
- Gráficas interactivas que muestran el rendimiento anual del emplazamiento alcanzando el mayor grado de detalle disponible.
- Comparaciones directas con P50 y P50 ajustado al clima desde la perspectiva de rendimiento y energía.
- Cálculos de sub-rendimiento, tiempo de inactividad del inversor, tiempo de inactividad del contador y tiempo de inactividad de la comunicación.
- Cálculos de degradación a largo plazo, tasa de suciedad diaria promedio y pérdidas reales de energía en alta tensión.
- Identificación de indisponibilidad recuperable y bajo rendimiento sistémico.
Dashboard de la herramienta A-PAA
Gráficas que muestran el filtrado de datos y períodos de inactividad detectados a nivel de inversor
Gráfica de la distribución del sub-rendimiento y de las pérdidas clasificadas en tiempo de inactividad del inversor, tiempo de inactividad del contador y tiempo de inactividad de la comunicación.
The Enertis Applus+ Soiling and Snow Application (TESSA)
Se trata de una calculadora online que sigue los modelos de Kimber y Townsend para estimar con precisión la pérdida anual de energía debida a la suciedad, la nieve y/o la acumulación de otras partículas en la superficie de los módulos fotovoltaicos. Ser capaz de estimar con precisión el índice de suciedad de un proyecto fotovoltaico permite tomar decisiones prácticas -por ejemplo, cómo, cuándo y con qué frecuencia programar las limpiezas – para maximizar el retorno de la inversión.
Las características de TESSA incluyen:
- Parámetros para nieve y suciedad.
- Conjuntos de datos meteorológicos de hasta 20 años extraídos de la National Oceanic and Atmospheric Association (NOAA) y la Agencia Estatal de Meteorología (AEMet).
- Índices de suciedad anuales, mensuales y diarios.
- Efectos de las precipitaciones.
- Vista de mapa para comparar proyectos con estaciones NOAA cercanas.
- Vista multi-proyecto para comparar carteras de un vistazo.
- Los clientes no estadounidenses pueden utilizar la herramienta con un archivo TMY preexistente.
La herramienta TESSA permite al usuario la comparativa rápida y directa de los resultados de tasa y pérdidas por suciedad y nieve en distintas localizaciones.
Valores y gráficas que muestran los resultados de la tasa y pérdidas por suciedad y nieve calculados por la herramienta TESSA.