Telma Meneghette Bassan

Un seminario web técnico programado para este miércoles (26 de marzo) abordará uno de los principales desafíos actuales en el funcionamiento de las centrales solares: la identificación de las pérdidas de generación que no son detectadas por los sistemas de monitorización tradicionales. Liderada por Quadrical, una empresa canadiense especializada en inteligencia analítica para activos de generación de energía renovable, se espera que la reunión muestre métodos avanzados para detectar pérdidas operativas, así como nuevos enfoques centrados en la inteligencia operativa en centrales eléctricas a gran escala. El debate se desarrollará en inglés y forma parte de un análisis elaborado conjuntamente con el Grupo GT.IA, que apunta a un cambio de paradigma en el sector. Registro: https://us06web.zoom.us/webinar/register/3517736031851/WN_EkudNgKwScSWZHvdDcAQzg#/registration Resumen: Este artículo analiza las limitaciones del monitoreo tradicional y los puntos de referencia basados en promedios históricos en la gestión de plantas de energía solar, destacando cómo las pérdidas invisibles pueden afectar el rendimiento incluso en activos aparentemente estables. Basándose en ejemplos técnicos y en la creciente complejidad operativa, incluidos escenarios con reducción de la producción e integración con sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS), el texto propone una evolución hacia modelos basados en el modelado del comportamiento y los gemelos digitales. El objetivo es aportar una reflexión técnica sobre la transición de un funcionamiento predominantemente reactivo a un enfoque anticipatorio orientado al comportamiento eléctrico real del activo. Este es un tema que se ajusta a la etapa de madurez actual del sector y a las demandas de una mayor eficiencia energética y financiera. 1. El monitoreo brinda visibilidad, pero no necesariamente interpretación. El desafío ya no radica en tener acceso a todo tipo de datos, sino en comprender el comportamiento de la empresa y anticipar acciones. El reto ya no reside en la disponibilidad de datos, sino en la capacidad de interpretar el comportamiento de los activos y anticipar las acciones. Una central eléctrica puede funcionar sin alarmas activas, con una relación presión-volumen dentro de los límites previstos y con informes mensuales consistentes, y aun así estar perdiendo energía a diario y, en consecuencia, ingresos. Figura 1: Generación estable frente a pérdidas invisibles detectadas mediante modelado de comportamiento. Fuente: GT.IA y Quadrical. Incluso con indicadores agregados aparentemente estables, la comparación de la generación real con el comportamiento esperado de los activos permite identificar eventos eléctricos distribuidos que generan pérdidas a lo largo del tiempo. La mayoría de las instalaciones solares ya cuentan con sistemas de monitorización estructurados, sistemas SCADA robustos y rutinas de operación y mantenimiento establecidas. La visibilidad operativa ha evolucionado significativamente. Sin embargo, siguen produciéndose desviaciones sutiles en el comportamiento eléctrico que no se manifiestan como fallos evidentes. Las pequeñas discrepancias entre el rendimiento esperado y el comportamiento real de la planta pueden pasar desapercibidas durante largos períodos, acumulando un impacto energético y financiero significativo. La monitorización desempeña un papel esencial al permitir el seguimiento en tiempo real, el registro histórico y la gestión de indicadores como las relaciones públicas, la productividad y la disponibilidad. Sin embargo, a medida que aumenta el volumen de datos, surge un nuevo desafío técnico: transformar la información en una interpretación contextualizada del comportamiento eléctrico de la planta. La cuestión ya no es solo cuánto generaba la planta, sino más bien cuál debería haber sido su rendimiento ideal en condiciones de funcionamiento específicas. La monitorización proporciona visibilidad. La inteligencia operativa requiere interpretación. 2. Operación y mantenimiento tradicionales y los límites de las referencias históricas: cuando los promedios pasados no representan el desempeño ideal actual. El modelo tradicional de operación y mantenimiento ha consolidado prácticas esenciales para la confiabilidad de los activos solares, como el mantenimiento preventivo, las inspecciones periódicas y el monitoreo de indicadores contractuales. En los últimos años, el sector ha comenzado a incorporar el discurso del mantenimiento predictivo. En muchos casos, sin embargo, esta predicción todavía se basa principalmente en el análisis de datos históricos consolidados, tendencias pasadas y ciclos de falla promedio estimados. Si bien estos enfoques aportan organización operativa, no siempre reflejan el comportamiento real del activo en tiempo casi real. En la práctica, la operación sigue siendo predominantemente reactiva, aunque más estructurada. Cuando los parámetros de rendimiento se basan principalmente en promedios históricos o parámetros agregados, pueden darse dos escenarios críticos. En el primer escenario, la planta opera dentro de los límites considerados aceptables en relación con el diseño, pero por debajo de su potencial técnico real. Las pequeñas desviaciones se absorben estadísticamente y se tratan como variaciones normales. En el segundo escenario, más crítico, el rendimiento ya está por debajo de las expectativas para activos similares o de las proyecciones iniciales. Sin embargo, la dificultad para identificar el origen eléctrico de las desviaciones lleva a explicaciones genéricas, como la variabilidad climática, la degradación prematura o los efectos estacionales. Sin una modelización dinámica del comportamiento esperado para cada condición específica de irradiancia, temperatura y configuración eléctrica, resulta difícil separar los efectos externos de las ineficiencias internas. No se trata de sustituir el modelo tradicional de operación y mantenimiento, sino de ampliarlo. Al incorporar capas adicionales de inteligencia analítica, la operación ya no depende únicamente de datos históricos y comienza a considerar el comportamiento eléctrico previsto prácticamente en tiempo real, lo que aumenta la precisión de las decisiones técnicas. Esta evolución amplía las capacidades de los equipos de operaciones y mantenimiento, en lugar de reemplazarlos. 3. Las pérdidas invisibles y el impacto acumulado: desviaciones eléctricas que no activan alarmas, pero reducen la generación y los ingresos. En condiciones ideales, el comportamiento eléctrico de una planta fotovoltaica puede estimarse a partir de variables como la irradiancia, la temperatura del módulo, la configuración eléctrica y las características del inversor. En la práctica, la dinámica operativa es más sensible. Los desequilibrios entre las cadenas, las variaciones térmicas no uniformes, la degradación asimétrica, las diferencias de impedancia en las conexiones y las pérdidas sistémicas distribuidas alteran el comportamiento eléctrico sin provocar necesariamente fallos abruptos. Estos fenómenos se mantienen dentro de los límites operativos y, por lo tanto, no activan las alarmas. Cuando se analizan utilizando únicamente indicadores agregados o promedios históricos, estas pérdidas tienden a diluirse estadísticamente, lo que dificulta su identificación. En un estudio de caso de una planta de 25 MWp, utilizando datos operativos de alta resolución, la generación se mantuvo sistemáticamente entre un 4 % y un 6 % por debajo del comportamiento esperado para las condiciones observadas. La operación siguió los protocolos habituales de operación y mantenimiento, no se registraron fallos críticos y los informes indicaron un rendimiento aparentemente estable. El análisis se realizó utilizando modelos de series temporales y análisis multivariante, considerando variables como la irradiancia, la temperatura y la configuración eléctrica de la planta. A partir de este enfoque, fue posible establecer una línea de base dinámica del rendimiento esperado para cada condición operativa. Por lo tanto, las pérdidas se segmentaron en categorías distintas, como pérdidas debidas a suciedad, indisponibilidad y pérdidas sistémicas distribuidas en todo el activo. Tras la identificación de los principales vectores de pérdida y la implementación de ajustes operativos específicos, la planta mostró un aumento en la generación de aproximadamente un 8,6% en el período analizado, con un impacto financiero significativo. El punto central no era la identificación de un fallo aislado, sino de patrones recurrentes de desviación que no eran perceptibles mediante análisis basados únicamente en datos históricos. En entornos con restricciones, esta complejidad se intensifica. Las limitaciones de despacho externo pueden enmascarar las ineficiencias internas, lo que dificulta distinguir entre la energía no generada debido a limitaciones sistémicas y la energía debida a un rendimiento eléctrico deficiente. Estas desviaciones, cuando se acumulan con el tiempo, representan una erosión silenciosa de la generación y los ingresos 4. Sistemas de almacenamiento de energía en baterías e integración: La expansión tecnológica exige madurez analítica. La optimización real depende de la modelización integrada entre generación y almacenamiento. La integración de sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) ha cobrado relevancia en el sector eléctrico brasileño, impulsada por los avances regulatorios y la necesidad de una mayor flexibilidad operativa. Los sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) amplían las posibilidades estratégicas de los activos solares, permitiendo el desplazamiento de energía, la suavización de pendientes, la mitigación de la limitación de la producción y la optimización del despacho en función de señales económicas. Sin embargo, esta integración añade una nueva capa de complejidad eléctrica y operativa. Desde el momento en que la generación y el almacenamiento comienzan a interactuar dinámicamente, el análisis aislado de la energía generada ya no es suficiente. El rendimiento del activo depende entonces de decisiones coordinadas en lo que respecta a la producción instantánea, el estado de carga de la batería, las condiciones de la red eléctrica, la estrategia de distribución y la previsibilidad meteorológica. Sin una modelización adecuada del comportamiento previsto del sistema integrado, existe el riesgo de operar el almacenamiento de forma subóptima, reduciendo la vida útil de los activos o no aprovechando todo el potencial de optimización energética y financiera. La incorporación de tecnología, por sí sola, no garantiza la eficiencia. Cuando se modela adecuadamente, la combinación de generación y almacenamiento transforma las limitaciones en oportunidades. La reducción de la producción puede convertirse parcialmente en una estrategia de arbitraje, mientras que las desviaciones operativas pueden compensarse de forma más inteligente. En este contexto, la gestión deja de ser meramente operativa y se convierte también en estratégica. Si la generación fotovoltaica en sí misma ya presenta desafíos de eficiencia que no están completamente reflejados en los modelos basados en datos históricos, la integración con sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) amplifica la necesidad de precisión analítica. Agregar almacenamiento a un sistema cuya dinámica eléctrica aún no se comprende completamente puede aumentar la complejidad sin lograr el valor esperado. La cuestión estratégica que surge entonces es: ¿la central eléctrica ya posee un conocimiento profundo de su comportamiento de generación antes de añadir nuevas capas tecnológicas? 5. Modelado de comportamiento y gemelos digitales: de la comparación histórica a la representación dinámica de activos. A medida que aumenta la complejidad operativa, la gestión basada únicamente en indicadores agregados e historial consolidado resulta insuficiente para anticipar desviaciones y respaldar decisiones oportunas. El modelado del comportamiento surge como respuesta a este escenario. Como se ilustra en la Figura 2, el concepto de Gemelo Digital se refiere a la creación de una representación digital dinámica del activo físico. En el contexto de una central de energía solar, se trata de un modelo matemático y eléctrico capaz de reproducir el comportamiento esperado de la planta en función de variables como la irradiancia, la temperatura, la configuración del conjunto de paneles, las características del inversor y las condiciones de funcionamiento de la red eléctrica. Figura 2: Gemelo digital con representación digital dinámica de una central de energía solar. Fuente: GT.IA y Quadrical. A diferencia de los modelos de diseño estáticos, el Gemelo Digital se alimenta continuamente con datos del mundo real y se ajusta mediante algoritmos capaces de aprender patrones con el tiempo, lo que permite que el modelo evolucione junto con el activo físico. La comparación continua entre el rendimiento real y el comportamiento esperado para cada condición de funcionamiento permite identificar anomalías antes de que se conviertan en pérdidas estructurales, lo que posibilita la adopción de medidas proactivas. Aplicar este enfoque inicialmente a la generación fotovoltaica sienta una base sólida para comprender este recurso. Partiendo de esta base, la integración con BESS deja de ser simplemente una expansión tecnológica y se convierte en una extensión natural de un sistema ya modelado. En este contexto, el almacenamiento ya no se analiza como un elemento aislado, sino que pasa a formar parte de un ecosistema digital en el que la generación y la duración de la batería se evalúan de forma coordinada. La inteligencia operativa está pasando de ser reactiva a ser anticipatoria. 6. De la operación reactiva a la inteligencia anticipatoria: La siguiente etapa en la gestión de activos solares. El sector solar brasileño ha alcanzado un alto nivel de madurez en el monitoreo y la estructuración de la operación y el mantenimiento. La disponibilidad de datos ya no es el principal desafío. La siguiente etapa de la evolución reside en la capacidad de interpretar estos datos de forma dinámica y contextualizada, orientada hacia el comportamiento eléctrico esperado del activo. Las pérdidas ocultas, el bajo rendimiento recurrente y las justificaciones basadas únicamente en promedios históricos tienden a ser cada vez más inaceptables en un entorno de mayor competitividad y presión por la eficiencia. Al mismo tiempo, la integración de tecnologías como los sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) amplía el potencial estratégico de las plantas, pero también exige una mayor sofisticación analítica. El modelado del comportamiento, los gemelos digitales y el análisis multivariante no sustituyen la monitorización ni el mantenimiento y las operaciones tradicionales (O&M). Las fortalecen y amplían la capacidad de tomar decisiones técnicas basadas en evidencia. Al incorporar la inteligencia predictiva en las operaciones, la gerencia deja de actuar principalmente después de que se produce una desviación y comienza a identificar tendencias antes de que se consoliden en pérdidas de energía o erosión financiera. La transición del monitoreo a la inteligencia operativa representa no solo una evolución tecnológica, sino también un avance en la forma en que se comprenden, gestionan y valoran los activos solares. En medio de estos problemas, no se puede olvidar la complejidad del análisis de la información que presentan estas plataformas, donde el nivel de conocimiento técnico/operativo y la interpretación de los datos presentados son cada vez más exigentes, y se vuelven aún más relevantes al observar el comportamiento cada vez más atípico de la irradiación solar debido a los cambios climáticos que se han estado produciendo y que tienden a agravarse aún más. Cabe recordar que los datos de irradiación presentados en el Atlas Brasileño de Energía Solar – 2.ª edición (Pereira et al., 2017) se estimaron a partir de 17 años de imágenes satelitales y mejoras constantes al modelo Brazil-SR, afirmó Gerson Tiepolo, coautor del Atlas Brasileño de Energía Solar y socio fundador de GT.IA. Sin embargo, dados los cambios climáticos actuales, el comportamiento de la irradiación podría no reproducir con la misma fidelidad los patrones del pasado, lo que refuerza la necesidad de herramientas que permitan una interpretación más precisa de los datos operativos de las centrales eléctricas. Sin embargo, dados los cambios climáticos que se están produciendo, el comportamiento de los datos de irradiación obtenidos por el modelo (o por cualquier otro modelo de referencia internacional) puede que ya no represente con precisión los comportamientos futuros observados anteriormente", concluyó. Esto hace aún más necesario adoptar herramientas y plataformas que puedan ayudar en la correcta interpretación de la información obtenida y en las acciones necesarias para maximizar la producción de energía y, en consecuencia, el retorno financiero. En un sector cada vez más competitivo, la diferencia suele radicar menos en la capacidad instalada y más en la capacidad de extraer el máximo rendimiento de cada megavatio conectado. Esta tendencia ya se viene consolidando desde hace algún tiempo en los mercados internacionales más maduros. Esta tendencia se ha ido consolidando en los mercados internacionales más maduros desde hace algún tiempo y está empezando a ganar terreno en Brasil, al ritmo de la creciente sofisticación de los activos y las exigencias de eficiencia operativa. Si las pérdidas invisibles persisten incluso en plantas con sistemas de monitorización avanzados, surge la pregunta inevitable: ¿Cómo se pueden identificar y cuantificar estas pérdidas antes de que se acumulen a lo largo de los años de funcionamiento? Este será el tema central de un seminario web que tendrá lugar la próxima semana, dirigido por expertos de Quadrical, una empresa canadiense especializada en inteligencia analítica para activos de generación de energía renovable. La reunión se celebrará en inglés y en ella se debatirán métodos avanzados para identificar pérdidas operacionales y nuevos enfoques de inteligencia operacional aplicados a centrales solares a gran escala. Seminario web técnico Fecha: 26 de marzo Idioma: Inglés Registro: https://us06web.zoom.us/webinar/register/3517736031851/WN_EkudNgKwScSWZHvdDcAQzg#/registration Al final, la pregunta puede no ser si la planta está funcionando bien, sino cuánta energía se está perdiendo cada día sin que nadie se dé cuenta.

Telma Meneghette Bassan

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