IDS SOLAR

Estado de las energías renovables

Según la IEA (International Energy Agency), la energía renovable está en el centro de la transición hacia un sistema energético menos intensivo en el carbono y más sostenible. Esta transición, viene además, liderada por la energía solar fotovoltaica, que por primera vez tuvo un crecimiento más rápido que cualquier otro combustible, superando el crecimiento neto del carbón.

Sin embargo, esta fuente de energía presenta algunos inconvenientes que llevan consigo pérdidas de rendimiento y grandes costes. Desde el punto de vista de los paneles solares, a lo largo de su vida útil presentan problemas que reducen su rendimiento, y por tanto el de la planta, y que son indetectables a simple vista. Es por ello, que durante la fabricación e instalación se realizan inspecciones termográficas, las cuales permiten detectar pequeñas diferencias de temperatura y la forma con las que se produce, permitiendo así determinar diferentes patrones de fallos.

Por otra parte, muchas empresas, sabiendo de la importancia de un buen mantenimiento para el correcto funcionamiento de la planta, deciden realizar este tipo de inspecciones, pero les surge otro problema. Las grandes plantas solares ocupan una gran extensión de terreno, y este tipo de revisiones toman gran tiempo (varios días incluso semanas) para analizar cada uno de los paneles, todo esto con su debido coste de personal.

Así nace IDS SOLAR

En este ámbito de actuación, IDS se presentó al III Challenge UPV con su idea de reducir este tiempo de revisión y detección de fallos mediante la ayuda de los drones, los cuales reducen el tiempo de inspección de una planta de 4000 paneles de 8 días con inspección humana, a 5 min. Gracias a esta idea, recibimos el primer puesto, y debido al interés mostrado por parte de empresas organizadoras, nos lanzamos al reto de hacer que esto sea realidad.

Así nace IDS SOLAR, una nueva línea de negocio de IDS en el que se combinan nuestra experiencia en el uso de drones con el Big Data, creando un software propio mediante machine learning para la detección y clasificación de fallos de las placas solares, reduciendo significativamente el tiempo desde que se decide hacer la revisión hasta el que se entrega el informe y se corrigen los fallos.

Para este proyecto se ha añadido un nuevo miembro al equipo y desde IDS estamos orgullos de decir que este proyecto ya ha sido finalista en los VLC Startup Awards 2018.