AI e droni nelle attività di Operation and Maintenance degli impianti fotovoltaici

Lo sviluppo del fotovoltaico richiederà la necessità di un più attento monitoraggio delle infrastrutture esistenti, per assicurare la loro perfetta funzionalità. Da qui l’importanza dei droni e delle tecniche AI, finalizzate a garantire autonomia e maggiore intelligenza ai primi.

TAKEAWAY

  • Le operazioni di Operation and Maintenance nel fotovoltaico sono destinate a crescere e la spesa specifica raggiungerà i 9 miliardi di dollari entro il 2025.
  • L’impiego di droni nell’O&M, in particolare per le ispezioni degli impianti fotovoltaici, acquisirà un’importanza crescente, specie per i parchi solari di grandi dimensioni.
  • L’intelligenza artificiale sarà fondamentale per accrescere l’autonomia dei droni e la loro capacità di monitorare e individuare anomalie capaci di causare perdite ingenti.

L’impiego congiunto di intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico permette di migliorare la precisione del monitoraggio degli impianti, specie quelli di grandi dimensioni, e di renderlo più semplice, riducendo i costi di Operation and Maintenance.

I pannelli fotovoltaici assicurano ottime rese, ma devono essere mantenuti al meglio. Da qui la necessità di manutenzione costante che, nei maxi impianti, diventa complessa. Pensiamo solo al parco solare a Longyangxia Dam, in Cina. È il più grande al mondo: copre una superficie di 27 chilometri quadrati e comprende 4 milioni di pannelli solari. Da qui la necessità di interventi manutentivi costanti, che comportano costi significativi.

Secondo Wood Mackenzie, la spesa annuale per interventi di O&M raggiungerà i 9 miliardi di dollari da qui al 2025. Gli impianti solari i cui inverter sono prossimi al fine vita utile costituiscono oggi il 5% del mercato globale del fotovoltaico. Questo numero crescerà fino al 16% entro i prossimi quattro anni.

Combinati con sistemi di computer vision e telecamere di imaging avanzate, ecco allora che i droni sono destinati a cambiare il panorama delle ispezioni per i siti di energia rinnovabile e le attrezzature associate. È una tendenza destinata a crescere, mette in luce Frost & Sullivan, in un report dal titolo “Advancements in Digital Technologies for Solar and Wind Farm Inspection”. In esso si chiarisce come gli approcci tradizionali di ispezione per parchi solari ed eolici siano dispersivi in termini di tempi e costi. Tutto questo cambierà drasticamente grazie a droni adeguatamente preparati con tecniche che fanno capo all’ambito di studi di intelligenza artificiale, sfruttando anche il cloud computing, i sistemi di realtà aumentata, i sistemi di realtà virtuale e il prossimo avvento del 5G.

Il lavoro dei droni e l’importanza dell’AI

Come si deve immaginare l’impiego combinato di intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico? L’utilizzo principale dei droni è associato alla termografia e all’ispezione visiva. L’imaging visivo è utile sui moduli, sui cablaggi e su altri componenti dell’impianto, mentre la termografia a infrarossi permette di identificare i punti caldi causati dai diodi difettosi. Questi ultimi sono utilizzati nei moduli fotovoltaici col compito di proteggere le celle solari dal surriscaldamento quando si verifica un ombreggiamento parziale. Grazie a essi è possibile diagnosticare in modo più efficiente i problemi prestazionali del sistema fotovoltaico.

I droni utilizzano strumenti di tracciamento degli oggetti e di auto-navigazione che permettono loro di condurre ispezioni senza la necessità dell’intervento umano, catturando immagini in modo rapido e anche da punti difficilmente raggiungibili dall’uomo.

L’intelligenza artificiale offre un supporto prezioso nell’identificare i potenziali problemi riscontrati nei dati catturati. Il cloud, collegato con tutti i dispositivi, memorizza i dati raccolti, mentre sistemi AR e VR forniscono un ambiente virtuale ideale per i tecnici, che possono così visualizzare la strumentazione a distanza [per approfondimenti sull’AI, consigliamo la lettura della nostra guida all’intelligenza artificiale che spiega cos’è, a cosa serve e quali sono gli esempi applicativi – ndr].

Oltre ai droni, c’è anche spazio per i sistemi robotici – che possono svolgere la manutenzione e l’ispezione a distanza, mentre il 5G consentirà il trasferimento dei dati in maniera decisamente più rapida e consentirà di impiegare in maniera ancora più efficace i droni.

Intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico: il progetto Follow PV

Per fare il salto di qualità tanto atteso nell’O&M e dagli addetti ai lavori del settore, è essenziale usare intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico. Lo sanno bene i ricercatori della Loughborough University, impegnati a sviluppare la tecnologia dei droni di prossima generazione per ispezioni degli impianti solari autonome, veloci e ad altissima risoluzione. L’impegno del team è parte di un nuovo progetto di collaborazione denominato “Follow PV”, finanziato da Innovate UK (Agenzia per l’innovazione del Regno Unito), che coinvolge esperti del dipartimento di ingegneria aeronautica e automobilistica dello stesso Ateneo e dell’Università di Essex. Il progetto intende fornire risposte all’industria dell’energia, impegnata a ridurre i costi e ad aumentare l’efficienza, mettendo a punto droni autonomi.

Nel caso specifico, verranno impiegati droni dotati di telecamere e sensori IoT specifici per raccogliere dati sui moduli solari fotovoltaici e una piattaforma dedicata, identifica eventuali difetti. E lo fa applicando tecnologie di machine learning per produrre rapporti dettagliati e accurati sullo stato di salute dell’impianto. «Questa soluzione è più veloce e più accurata delle ispezioni manuali a terra con apparecchiature portatili» spiegano i ricercatori. 

Alcuni difetti in grado di rilevare problemi degenerativi sistemici precoci sono visibili solo a distanza ravvicinata. L’attuale tecnologia dei droni non è ancora abbastanza accurata per volare in modo sicuro e autonomo molto più vicino alla superficie dei pannelli solari.

Il progetto riunisce esperti di tecnologia fotovoltaica, robotica, intelligenza artificiale, sensoristica e sistemi embedded, proprio per sviluppare un drone capace di svolgere rapide elaborazioni di calcolo ed essere capace di fare correzioni in volo utilizzando tecniche di AI e tecnologia di rilevamento. Solo così sarà possibile, per l’apparecchio volante, catturare le condizioni dei moduli fotovoltaici in maniera dettagliata.

I primi impieghi dei droni nell’Operation and Maintenance solare

L’utilizzo di intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico è sfruttato già da qualche anno da diverse aziende del settore. Una di queste, l’italiana Enel Green Power, è stata tra le prime al mondo a sperimentarne i benefici nel suo più grande parco solare in Spagna, proprio per migliorare la capacità di monitoraggio e di prevenzione dei guasti nei propri impianti.

Quest’anno, Enel Brasil ha cominciato a sfruttare la combinazione per ispezionare sia gli impianti fotovoltaici sia le reti di trasmissione e distribuzione. Per mezzo dei droni con software di intelligenza artificiale incorporati ed elaborati nel proprio equipaggiamento, intende analizzare in tempo reale le immagini raccolte per la prima volta nel Paese sudamericano.

Lo scopo è chiaro: gli Unmanned Aerial Vehicles (UAV) acquisiscono dati quasi 50 volte più velocemente di altri processi manuali, rendendoli estremamente economici.

Poiché la superficie dei parchi solari è molto estesa, i droni dotati di sensori termici e RGB possono effettivamente coprire più terreno per riconoscere i difetti rispetto alle procedure manuali. La mappatura termica e i sensori RGB offrono alle aziende una prospettiva completa durante le ispezioni degli impianti solari, che la mappatura manuale non offre. Oltretutto, l’ispezione con i droni evita di mettere in pericolo i lavoratori per compiere le operazioni di ispezione.

Le prospettive della ricerca: deep learning per droni autonomi

Finora, però, le ispezioni degli impianti sono ancora in gran parte un lavoro manuale. Con le procedure di valutazione basate sulle immagini, le misurazioni vengono spesso effettuate con un drone, che viene guidato attraverso il campo del modulo da un pilota. Le immagini ottenute devono poi essere post-processate prima che gli specialisti le valutino per identificare i difetti del modulo, della stringa o della cella. Tale procedura richiede tempo e quindi è costosa.

Per questo la ricerca lavora per arrivare quanto prima a rendere concreto l’impiego di intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico. A questo proposito, va citato il progetto tedesco COSIMA. Finanziato dal Ministero Federale dell’Economia e dell’Energia, a esso collaborano l’Istituto HI-ERN l’Università Tecnica di Norimberga così come l’Allianz Zentrum für Technik AZT (Allianz Risk Consulting), oltre a diverse società.

L’obiettivo del progetto è arrivare a un’ispezione del sistema completamente automatica e veloce. Per questo lavora a realizzare un drone capace di volare autonomamente seguendo un percorso pre-programmato e registrando un video del sistema fotovoltaico con una telecamera speciale. Questa telecamera rileva la luce emessa dal sistema e genera immagini contenenti informazioni dettagliate sui difetti delle celle e dei moduli solari. In questo caso vengono impiegate tecniche il deep learning: le immagini dei singoli moduli vengono elaborate automaticamente e valutate grazie a una rete neurale pre-addestrata per rilevare eventuali errori.

Intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico: il team italiano all’opera

Sull’applicazione di tecniche di deep learning lavora anche il Dipartimento di Scienze Matematiche, Informatiche e Fisiche (DMIF) dell’Università degli Studi di Udine. Il team dipartimentale lavora da tempo sulla combinazione di intelligenza artificiale e droni per il fotovoltaico. A questo proposito sta mettendo a punto un progetto interno dedicato alla rilevazione di anomalie su impianti fotovoltaici estesi ed è attivo nello studio dei parametri ottimali di volo.

«Ci sono diversi aspetti in cui l’AI si rende utile per i droni. Una prima riguarda il volo autonomo, comprese le fasi di decollo e atterraggio. Ciò comporta che il drone abbia la capacità di riconoscere, mediante sensori, oggetti e anche eventi a terra durante il sorvolo. Nel caso specifico, si effettua il volo, si acquisiscono immagini di oggetti da classificare, si addestra una rete neurale per il riconoscimento e poi, durante il volo, si svolge la classificazione. L’addestramento diretto è necessario, perché, in funzione delle caratteristiche del volo (in primis altezza e velocità), cambia totalmente l’immagine acquisita dell’oggetto a terra»

spiega Gian Luca Foresti, docente di Cybersecurity e di reti e tecniche per la comunicazione multimediale del DMIF. Ci sono poi altre situazioni in cui si richiede l’impiego di AI per il volo autonomo, una di queste – su cui sta lavorando lo stesso dipartimento – riguarda il volo in assenza del segnale GPS. In questo caso vengono combinate tecniche classiche e di deep learning per il riconoscimento di punti di controllo a terra, il confronto con mappe (satellitari, per esempio) e la localizzazione in maniera indiretta del drone rispetto ai punti.

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Andrea Ballocchi
Giornalista specializzato in tecnologia, focalizzato su temi che riguardano l'Internet of Things e le tecnologie emergenti che hanno un impatto significativo sulla vita quotidiana e su quella futura. Oltre alla tecnologia si occupa anche di temi legati alla sostenibilità ambientale e non solo (edilizia, architettura, design...)
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