¿Por qué son importantes las curvas I-V en la eficiencia fotovoltaica?
Las curvas I-V son esenciales para evaluar el rendimiento eléctrico de paneles solares y determinar su punto de máxima potencia. Estas curvas representan la relación entre la corriente (I) y el voltaje (V) de un módulo fotovoltaico en condiciones específicas de irradiancia y temperatura. Este análisis es ampliamente utilizado por empresas y laboratorios que ofrecen servicios de operación y mantenimiento de plantas fotovoltaicas.
Problemas en el rendimiento de paneles solares
Los paneles solares pueden experimentar bajos rendimientos por diversos factores, entre ellos, el sombreado parcial, puntos calientes, suciedad, deterioro, fallas en los diodos de derivación, malos diseños y mantenimiento limitado [1]. Según un reporte de la empresa estadounidense Raptor Maps, entre 2019 y 2022 se han duplicado las anomalías en sistemas fotovoltaicos, principalmente las asociadas con células y diodos, proyectando que alcancen un 6% para sistemas solares a gran escala en 2025 [2]. Aunque, en algunos casos se ha reportado hasta un 12.1% [3].
Impacto económico de las fallas en sistemas fotovoltaicos
Las pérdidas anuales promedio se sitúan alrededor de los 3,350 dólares por megavatio. Estos datos ponen en relieve la necesidad de que los propietarios y gestores de estos activos apuesten por supervisiones más frecuentes.
Machine Learning en el análisis de curvas I-V: una tendencia en crecimiento
Optimización del diagnóstico de anomalías con IA
En la actualidad, se encuentra en tendencia la instrucción del machine learning para aumentar la precisión y eficiencia en la evaluación de curvas I-V en el monitoreo de paneles solares [4]. En este contexto, empresas como Huawei han lanzado productos innovadores como el sistema Smart I-V Curve Diagnosis 3.0, que permite detectar hasta 14 tipos de anomalías, garantizando inspecciones en menor tiempo y con una precisión del 100% [3]. Además, el monitoreo en tiempo real mediante aprendizaje automático presenta un gran potencial en la predicción y detección temprana de deficiencias.
Casos de éxito en ITIC-GROUP: innovación en el sector fotovoltaico
En ITIC-GROUP contamos con amplia experiencia y capacidades para atender diferentes necesidades en el sector fotovoltaico. Hemos trabajado con múltiples plantas solares fotovoltaicas, aportando información valiosa mediante la identificación de fallas a través del análisis de curvas I-V que permiten mejorar su rendimiento.
Nuestros servicios de curvas I-V
En ITIC-GROUP disponemos de equipos sofisticados, capaces de cubrir cualquier capacidad fotovoltaica en la región de las Américas, abarcando paneles monofaciales y bifaciales.
Actualmente, estamos desarrollando nuestros propios modelos de machine learning para asistir en la detección de anomalías y garantizar una evaluación más precisa de curvas I-V, optimizando la eficiencia y el mantenimiento de paneles solares.
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Referencias
[1] K. Hasan, S. B. Yousuf, M. S. H. K. Tushar, B. K. Das, P. Das, and M. S. Islam, “Effects of different environmental and operational factors on the PV performance: A comprehensive review,” Energy Sci. Eng., vol. 10, no. 2, pp. 656–675, Feb. 2022, doi: 10.1002/ESE3.1043.
[2] B. Santos, “Raptor Maps señala el creciente problema del bajo rendimiento de los sistemas fotovoltaicos,” PV magazine, 2023. https://www.pv-magazine.es/2023/03/07/raptor-maps-senala-el-creciente-problema-del-bajo-rendimiento-de-los-sistemas-fotovoltaicos/ (accessed Feb. 18, 2025).
[3] “¿Qué es el diagnóstico inteligente de la curva I-V?,” Ambiente Soluciones. https://ambientesoluciones.com/portal/noticias-de-actualidad/que-es-el-diagnostico-inteligente-de-la-curva-i-v (accessed Feb. 18, 2025).
[4] E. Stanzani et al., “Application of Machine Learning to Predict I-V Characteristics of PV Modules Based on Steady-State Solar Simulator,” Jun. 2024, doi: 10.20944/PREPRINTS202406.0748.V1.
- Aníbal Alviz Meza.
- ITIC-GROUP
