Este proyecto se centra en el análisis de datos para dos plantas solares que han mostrado comportamientos anómalos. Trabajando para una compañía de generación de energía solar fotovoltaica, nuestro objetivo es utilizar técnicas de Data Science para evaluar si es necesario enviar un equipo de ingenieros para solucionar los problemas detectados.
El objetivo principal es analizar los datos de los sensores y medidores para determinar la fuente de los problemas y tomar decisiones fundamentadas sobre la necesidad de intervención física en las plantas.
Para lograr este objetivo, es crucial entender el proceso de generación de energía solar, desde la irradiación hasta la conversión de corriente DC a AC. Las palancas clave en este análisis son:
- Irradiación solar
- Estado de los paneles solares
- Eficiencia de los inversores
- Fiabilidad de los medidores y sensores
Los indicadores clave de rendimiento que se evaluarán son:
- Irradiación
- Temperatura ambiente y del módulo
- Potencia DC
- Potencia AC
- Eficiencia del inversor
El dataset contiene información con diferentes niveles de granularidad:
- Ventanas de tiempo de 15 minutos durante un período de 34 días
- Dos plantas solares
- Múltiples inversores por planta
- Un sensor de irradiación y temperatura ambiente por planta
El análisis se guiará por un conjunto de preguntas semilla que ayudarán a focalizar el estudio en los aspectos más relevantes, como la relación entre la irradiación y la generación de corriente DC y AC, la fiabilidad de los sensores, entre otros.
Este proyecto no solo es relevante para el sector de energía solar, sino que también podría aplicarse a otros campos como la producción en fábricas, otras formas de energía, smart cities y IoT en la agricultura.