El software está diseñado para la monitorización inteligente de plantas fotovoltaicas con enfoque RCM.
Incluye IA basada en redes neuronales sin modificar la API existente. Objetivos del Sistema
¿ Monitorización en tiempo real
¿ Diagnóstico inteligente
¿ Predicción de fallos RUL
¿ Optimización de mantenimiento
¿ Soporte a técnicos para poder supervisar el estado de la planta, identificar fallos y anticipar incidencias.
El proyecto contempla varias tipologías de instalación: autónoma sin batería, autónoma con batería, autónoma para regadío, conexión a red y conexión a red con batería. Esta diversidad no es un detalle secundario; condiciona el diagrama energético, los subsistemas existentes en la planta solar, como son: campo solar determinado por un numero de strings, cableado, inversor/es, cargas de salidas AC, red eléctrica. Los subsistemas disponibles y la forma en que se interpretan las alarmas y los informes. La memoria considera que una de las fortalezas del sistema es precisamente esa capacidad de adaptación a la topología de planta sin cambiar la lógica general de uso.
En todos los casos existe un núcleo común formado por campo solar, inversor y una representación del flujo energético. A partir de ahí se añaden batería, variador, bomba, red o generador auxiliar según corresponda al tipo de instalación existente en la planta solar fotovoltaica.
SOLUCIÓN QUE APORTA MiniMonitorSolar
El proyecto introduce un sistema inteligente, integrado y predictivo que transforma completamente la gestión de la planta, mediante:
1. Monitorización inteligente no pasiva
a. interpreta datos
b. detecta anomalías
c. genera diagnóstico automatico
2. Mantenimiento basado en condición RCM
3. Predicción con IA redes neuronales
4. Detección de pérdidas ocultas:
a. Detecta:
i. caídas de rendimiento
ii. desviaciones
iii. degradaciones
b. Resultado: aumento de producción 2¿5
5. Sistema basado en KPIs técnicos:
a. rendimiento PR, eficiencia
b. confiabilidad
c. disponibilidad
d. costes
e. Resultado: decisiones basadas en datos
6. Integración completa
7. Diagnóstico automático
8. Impacto real
a. Aumento del +2¿5 producción
b. Reducción del -20¿40 tiempo reparación
c. Reducción del -25 costes mantenimiento
d. Reducción del +1¿3 disponibilidad
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