Suncast logró recalendarizar la agenda de limpiezas gracias a un estudio de una central fotovoltaica PMGD de 9 MW que acaba de finalizar con éxito, donde se consideró como escenario base las 4 limpiezas contratadas por el cliente a su proveedor.
Para Christian Pieringer, investigador Inteligencia Artificial de Suncast, "la tecnología cuenta con un algoritmo que permite simular un escenario óptimo de limpiezas cuyos resultados muestran la capacidad del sistema para modificar las fechas de las mismas cuando existe probabilidad de precipitación".
Los experimentos de Suncast arrojaron que la central tiene un óptimo de 4 limpiezas al año equiespaciadas cada 88 días sin considerar precipitaciones. Sin embargo, al incluir en el estudio las lluvias ocurridas durante el 2019, la calendarización óptima se redujo de 4 a 2 limpiezas.
"Este resultado sugiere que bajo las condiciones de ensuciamiento y la relación costo-beneficio de la central, es recomendable evitar limpiezas durante la temporada de lluvias y adelantar limpiezas en temporadas secas. Por lo tanto, y basados en el experimento, Suncast sugirió al cliente, fijar 2 limpiezas al año, y contar con otras limpiezas a demanda según el monitoreo de ensuciamiento y condiciones meteorológicas", indicó Pieringer.
El investigador agregó que -desde ahora- el servicio de Gestión de Limpieza Suncast realiza la estimación del ensuciamiento de los paneles, el cálculo de la frecuencia óptima entre eventos de limpieza, y la proyección de la fecha óptima de la siguiente limpieza. "Nuestro servicio recomienda en tiempo real la ejecución de limpiezas considerando tanto los costos asociados al ensuciamiento y las ganancias por la energía generada, como también los futuros eventos de lluvia que podrían ayudar a reducir el ensuciamiento".
