Nuevo software de análisis del rendimiento estacional y a largo plazo de los proyectos fotovoltaicos

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La firma de consultoría e ingeniería en el sector de las energías renovables y en soluciones de almacenamiento Enertis ha anunciado hoy el lanzamiento de su herramienta Advanced Performance Analytics Application (A-PAA).

Enertis explica que A-PAA permite realizar un análisis exhaustivo del rendimiento estacional y a largo plazo de los proyectos solares fotovoltaicos, determina la degradación anual, la tasa diaria de suciedad específica del emplazamiento y las perdidas reales de energía en alta tensión.

“A-PAA es una herramienta que cuenta con gráficas interactivas que muestran el rendimiento anual del emplazamiento alcanzando un alto grado de detalle. En comparación con los análisis estándares de rendimiento mensuales, A-PAA proporciona datos reales y estimaciones a nivel horario, diario, mensual y anual”, dice Enertis.

Entre las capacidades de la herramienta A-PAA que destaca Enertis, se cuentan las 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 subrendimiento, 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; así como identificación de indisponibilidad recuperable y bajo rendimiento sistémico.

 

Figura 1: Gráfica de los períodos secos detectados y de la tasa de suciedad calculada para cada uno de ellos- Gráfico: Enertis

  

 

Figura 2: Gráficas que muestran el filtrado de datos y períodos de inactividad detectados a nivel de inversor. Gráfico: Enertis

 

En comparación con TESSA, la herramienta para calcular la tasa de suciedad específica y las pérdidas que conlleva que Enertis anunció a principios de este año, A-PAA utiliza técnicas de machine learning y data science para identificar situaciones de indisponibilidad recuperable y bajo rendimiento sistémico. “A-PAA proporciona una estimación precisa de los períodos de inactividad a nivel de inversor y del punto de interconexión (POI)/punto de acoplamiento común (PCC), cuantificando la pérdida de energía, y puede ser utilizada para ajustar las previsiones del P50 a largo plazo para cualquier proyecto en cualquier emplazamiento”, ha comentado Brian Custodio, director para América del Norte – Data Science & Consultoría en Enertis.

La compañía explica que, al basarse en datos reales y estimaciones para determinar el rendimiento de los proyectos, A-PAA permite además a los desarrolladores y a las entidades financieras valorar correctamente un proyecto individual o un porfolio de proyectos. Pedro García Hrdy, vicepresidente de Goldman Sachs Asset Management, afirma que “la herramienta A-PAA ha sido clave para determinar de forma apropiada el valor de nuestros activos solares fotovoltaicos y ganar subastas competitivas, sin correr el riesgo de sobreestimar los ingresos futuros”. En 2019, Enertis apoyó a Goldman Sachs Renewable Power (GSRP) como ingeniero independiente con la provisión de la due diligence técnica para la adquisición de 500 MW en Estados Unidos.

Hasta la fecha, A-PAA ha generado ajustes del factor de rendimiento para 123 proyectos solares, que suman 1 GW de capacidad instalada, según afirma Enertis. La aplicación puede utilizarse en cualquier momento de la vida útil de un proyecto, 6 meses después de la conexión a red.

Enertis añade que pone a disposición de todos los interesados una demostración del nuevo software.

 

Figura 3: Dashboard de A-PAA. Gráfico: Enertis

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