Análisis y Ciencia de Datos

La industria de la energía solar produce diariamente grandes volúmenes de datos, generados por sensores, que, si se procesan adecuadamente, tienen la capacidad de suministrar una variedad extensa de información invaluable.

En Fraunhofer asistimos a las compañías para maximizar la utilización de estos datos. Mediante un análisis riguroso y exhaustivo proporcionamos inteligencia crítica que permita a las empresas tomar decisiones estratégicas fundamentadas.

Adicionalmente, facilitamos la identificación de fallos en los activos y la detección de pérdidas de rendimiento, contribuyendo así al incremento de la eficiencia energética en sus respectivos sistemas.

1. Evaluación del recurso solar

Antes de instalar paneles solares es crucial evaluar la cantidad de radiación solar que llega a la ubicación donde se desea instalar el sistema. Los datos históricos de radiación solar son de gran utilidad para estimar la producción de energía, así como para determinar la localización y orientación óptimas de los paneles solares.

2. Diseño y simulación del sistema

Una vez se tiene conocimiento de la cantidad de radiación solar disponible, es posible diseñar y simular el sistema para optimizar su producción. Para ello, se emplean herramientas de simulación y modelado que permiten determinar la capacidad de generación de energía, dimensionar el sistema adecuadamente y evaluar su rentabilidad.

3. Monitoreo y control

El monitoreo y control constante del sistema es fundamental para asegurar una producción energética óptima.

Para ello, recopilamos datos de rendimiento y consumo, con el propósito de detectar problemas, realizar mantenimiento preventivo y mejorar el rendimiento general.

4. Toma de decisiones estratégicas

Los datos recolectados a lo largo del tiempo resultan útiles para llevar a cabo análisis predictivos y tomar decisiones estratégicas en torno al sistema solar. Por ejemplo, para prever la producción de energía a largo plazo, predecir fallas en el sistema y planificar el mantenimiento preventivo de manera eficiente.

5. Mejora continua 

Mediante técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones y tendencias en los datos, es posible mejorar la eficiencia energética, disminuir los costos y aumentar la rentabilidad.