En Mapsens® Solar trabajamos en la optimización del procesado de datos térmicos y su posterior análisis para la supervisión de plantas solares. En este ejemplo os mostramos de unos datos de una planta solar obtenidos con un eBee Plus con cámara térmica thermoMap y cámara RGB S.O.D.A. En el ejemplo os mostramos un visor interactivo donde se observan las distintas capas de información obtenida así como los avisos detectados automáticamente con los problemas en los paneles solares.

Conscientes de ala lata dedicación que requiere el mantenimiento de las centrales fotovoltaicas, en Mapsens® Solar estamos trabajando para minimizar sus tiempos y maximizar el uso de drones en este campo. Combinando diferentes metodologías nuestra aplicación y nuestra toma de datos genera un mosaico continuo de la planta solar, lo que nos permite analizar rápidamente los comportamientos térmicos anómalos en los paneles (fallas, malfuncionamiento, etc.) de forma automática y geolocalizada. De tal modo, la aplicación no solo localiza los puntos anómalos en un visor interactivo, sino que incorpora sistemas de asignación de tareas, bases de datos de errores, y la generación de informes de inspección automáticos.

En el siguiente visor os mostramos de forma interactiva un ejemplo real de una planta fotovoltaica que estamos trabajando con Mapsens® Solar.  El dron utilizado para los vuelos es un eBee Plus con cámara térmica thermoMap y cámara RGB S.O.D.A. La verdad es que estos equipos dan un resultado es excelente para estos trabajos.

En el desplegable podéis seleccionar las siguientes capas de información:

  • Ortoimagen: A partir de estos datos se realiza una digitalización e inventario de los paneles según codificación del cliente.
  • Térmico: Procesando las imágenes térmicas generamos un mapa detallado de la firma térmica de la superficie de cada panel de forma geolicalizada.
  • Mapa de avisos: A partir de un análisis automáticos se generan de forma geolocalizada los paneles que tienen un comportamiento anómalo y que son susceptibles de ser revisados.

 

En estos momentos, gracias a la experiencia adquirida de nuestros clientes, estamos trabajando en la diferenciación de la tipología de aviso para que la aplicación no solo indique si hay un comportamiento anómalo sino que llegue a diferenciar las posibles causas. Seguimos avanzando.

 

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