AI4PV: Projeto inovador para eficiência na energia solar
Diminuir o custo total de produção de energia solar e aprimorar o desempenho das centrais fotovoltaicas são os objetivos principais do projeto AI4PV, conforme destacado por João Gonçalo Maciel, Diretor-Geral da EDP NEW, na newsletter semanal do COMPETE 2030. Isso será alcançado por meio da utilização híbrida de modelos físicos, Inteligência Artificial e Digital Twins.
AI4PV: Artificial Intelligence for Operation and Maintenance of PV Plants
1. Síntese
Apesar da significativa redução de custos nos painéis solares, a capacidade global de produção de energia solar para atender às metas da COP21 está 4.500 GW acima do previsto para 2025. A eficiência dos painéis atingiu 21%, ainda considerada limitada. O setor fotovoltaico enfrenta desafios de variabilidade devido aos ciclos diários e condições atmosféricas.
A indústria tem trabalhado para melhorar o desempenho dos sistemas fotovoltaicos, mas desafios de fiabilidade, interrupções e custos operacionais elevados persistem. Neste contexto, o projeto AI4PV teve como objetivo principal otimizar o desempenho operacional dos parques fotovoltaicos.
Leia a entrevista de João Gonçalo Maciel, Diretor-Geral da EDP NEW e fique a par do estado de arte deste projeto cofinanciado pelo COMPETE 2020.
2. Entrevista | João Gonçalo Maciel, Diretor-Geral da EDP NEW
2.1. Como nasceu o projeto AI4PV? Quais foram as principais motivações?
O projeto AI4PV nasce da necessidade de otimizar a performance de parques solares fotovoltaicas, recorrendo a ferramentas digitais e preditivas. Esta necessidade assenta essencialmente no desafio de aumentar a eficiência operacional dos parques e melhorar o seu desempenho económico, isto é, reduzir o tempo de inatividade e detectar precocemente os problemas de desempenho que podem afetar a produção de energia.
2.2. Quais foram os principais desafios com que se depararam no desenvolvimento do projeto?
Os principais desafios foram: o tratamento dos dados relativos ao desempenho dos parques solares e a sua eficiente utilização no desenvolvimento de algoritmos e ferramentas digitais. Tornar as soluções mais robustas e céleres (do ponto de vista de computação) foi também um desafio no desenvolvimento das ferramentas.
2.3. Os objetivos definidos para o projeto foram alcançados?
Sim, os objetivos foram alcançados, tendo sido adquirido um vasto “know-how” e novas ferramentas que serão usadas em novos projetos e ajudarão no desenvolvimento e melhoria contínua de soluções digitais.
2.4. De entre os resultados alcançados, há algum que gostaria de destacar?
O projeto desenvolveu um conjunto de ferramentas (digital twins, soluções de AI, entre outros) que visa aumentar a fiabilidade e a eficiência operacional dos parques fotovoltaicos, destacando-se a alta precisão na deteção precoce de falhas e no diagnóstico de anomalias. Um dos exemplos mais paradigmáticos é a ferramenta que estima o impacto da sujidade na produção dos módulos PV e calendariza a limpeza dos mesmos de modo a maximizar os proveitos, isto é, decidir quando proceder à limpeza, tendo em conta o seu custo, a perda de performance e dados meteorológicos.
3. Apoio do COMPETE 2020
Cofinanciado pelo COMPETE 2020 no âmbito do Aviso “Projetos de I&D Industrial à Escala Europeia”, o projeto AI4PV envolveu um investimento elegível de cerca de 458 mil euros, correspondendo a um incentivo FEDER de 275 mil euros.
4. Links
14/12/2023 , Por Cátia Silva Pinto
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