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“Suncast nos mostró que en lugar de hacer una limpieza tres veces por semana, con una o dos era suficiente. Además, con Suncast la generación energética de nuestras plantas solares aumentó entre 5% y 10%”
Felipe Hödar
Subgerente de Desarrollo de Nuevos Negocios Gasco
Lugar:
Belloto de Quilpué, Región de Valparaíso, Chile
Servicio:
Mantenimiento Predictivo
Presentación:
Cuando Gasco inauguró su planta solar fotovoltaica en agosto de 2020 notó que el polvo era uno de los principales riesgos que enfrentaba el nivel de eficiencia operativa, por lo que en la búsqueda de mejorar sus indicadores de rendimiento y abatir el soiling, o ensuciamiento, Gasco Luz, filial que administra estos activos, decidió probar el sistema de Suncast.
“Hacer la limpieza tiene un costo logístico porque hay que organizarla, tiene un costo monetario porque es un servicio que se paga, pero además tiene un costo de uso de agua. Absolutamente. Son tres variables que influyen en este costo total de poder limpiar una planta sola”, señala Felipe Hödar, subgerente de Desarrollo de Nuevos Negocios de Gasco.
Solución:
Para prevenir los problemas generados en la operación, Gasco se dio a la tarea de buscar proveedores que le permitieran ahorrar costos evitando limpiezas innecesarias, no sólo los mil 255 paneles solares que integran la planta de Belloto, sino de las otras dos plantas El Huique y Tarapacá, también en Chile. Aquí fue donde conocieron a Suncast.
“Seleccionamos tres plantas en las cuales nosotros habíamos aplicado distintas metodologías de limpieza, y analizamos toda esa data en conjunto con Suncast para ver cuáles fueron nuestras medidas reales de limpieza y en conjunto”, relata Hödar.
Así, la estrategia fue la siguiente: decidieron mantener una de las tres plantas sin limpieza; otra de ellas con limpieza manual, mientras que a la tercera se le aplicó un sistema automatizado para dicha tarea.
Los sistemas de Inteligencia Artificial y Machine Learning que implementó Suncast para el análisis de datos con los servicios de Mantenimiento Predictivo, arrojaron distintos resultados.
Para la planta sin limpieza se concluyó, que de haberla limpiado al menos una vez, se hubieran recuperado los costos de la misma. En la planta con limpieza automática, se conoció que en vez de limpiarla tres veces a la semana, como sugería el sistema, con solo dos veces era más que suficiente. Caso similar ocurrió con la tercera planta, cuya limpieza manual fue requerida también dos veces por semana, con lo que se cubrían con la misma optimización, los costos del mantenimiento.
Resultados:
Con base en la información obtenida mediante la implementación de los sistemas analíticos de Suncast, Gasco pudo comprobar una mejora real en el nivel de generación de la central solar, así como ahorro en el uso de agua para las actividades de mantenimiento.
“Así se logra aumentar la generación en la planta, y de la mano va un aumento en el ahorro, porque va a haber mayor generación”, concluye Felipe Hödar.
Los sistemas de predicción de Suncast tienen una eficiencia por encima del 60 por ciento respecto de otras herramientas en el mercado, además de ser la única solución que no requiere de dispositivos in situ, por lo cual se pueden mantener el control a distancia, y en cualquier parte del mundo.
El servicio de Mantenimiento Predictivo de Suncast puede aumentar la producción de energía desde un uno por ciento, y es un sistema probado que ayuda a generadores de energía renovable, a aprovechar el costo de oportunidad.