Por Paola Pedraza

Un dron despega sobre una planta fotovoltaica. Bajo sus hélices se extienden miles de paneles solares que, vistos desde el aire, parecen idénticos. Sin embargo, la cámara infrarroja que transporta puede revelar una realidad diferente: módulos con temperaturas anómalas, posibles fallos eléctricos y patrones que no resultan evidentes en una inspección visual convencional.

En cuestión de minutos, el dispositivo recorre filas de paneles y recopila imágenes que posteriormente pueden analizarse para localizar componentes concretos. Lo que antes requería desplazar técnicos por grandes extensiones de terreno ahora puede abordarse mediante una combinación de vuelos planificados, sensores y herramientas digitales.

Pero la historia de los drones en la energía solar no comenzó en una planta fotovoltaica. Es el resultado de una sucesión de innovaciones desarrolladas durante más de un siglo, muchas de ellas para aplicaciones que originalmente no tenían ninguna relación con las energías renovables.

La aviación permitió observar desde el cielo. La fotografía aérea convirtió esa perspectiva en información. Los sensores infrarrojos hicieron visible lo que el ojo humano no podía detectar. Y, finalmente, la navegación por satélite y la inteligencia artificial comenzaron a transformar las imágenes en diagnósticos.

De la observación aérea a los primeros diagnósticos térmicos

Los antecedentes de esta tecnología se remontan al siglo XIX, cuando la fotografía comenzó a utilizarse desde globos aerostáticos. Posteriormente, el desarrollo de la aviación y de las aeronaves no tripuladas abrió nuevas posibilidades para observar grandes superficies y transportar instrumentos científicos. Durante las últimas décadas del siglo XX, los avances en sensores, electrónica y navegación ampliaron las aplicaciones civiles de estas plataformas.

La NASA, por ejemplo, desarrolló aeronaves no tripuladas para misiones de observación atmosférica y terrestre, demostrando su utilidad para recopilar información científica desde el aire.

Mientras tanto, la industria fotovoltaica avanzaba en otra dirección: identificar fallos eléctricos a partir de las diferencias de temperatura de los módulos solares.

La termografía infrarroja permitía detectar puntos calientes y otros patrones térmicos que podían indicar anomalías. Sin embargo, durante años, estas inspecciones dependieron de técnicos que recorrían las instalaciones con cámaras portátiles.

Una revisión científica publicada en 2022 por Progress in Energy, recoge antecedentes del uso de la termografía infrarroja en sistemas fotovoltaicos desde 1994. Esta tecnología permitió identificar anomalías a partir de diferencias de temperatura, incluso cuando los defectos no eran visibles a simple vista.

Sin embargo, la detección de fallos y la inspección de grandes instalaciones planteaban desafíos diferentes. Los métodos manuales requerían recorrer los módulos y realizar mediciones sobre el terreno. Con el crecimiento de las plantas fotovoltaicas, surgió la necesidad de desarrollar procedimientos que permitieran inspeccionar superficies más extensas sin renunciar al detalle necesario para identificar anomalías.

Análisis termográfico de un incidente de rotura de cristales: ( a ) inspección infrarroja aérea y ( b ) inspección infrarroja a nivel del suelo. El círculo rojo en ( a ) identifica el módulo fotovoltaico afectado.
Fuente: MDPI

2012-2015: cuando los drones llegaron a la energía solar

La convergencia comenzó a producirse durante la década de 2010. Los drones se hicieron más accesibles y precisos, mientras las cámaras infrarrojas reducían su tamaño y podían integrarse en plataformas aéreas.

Una investigación desarrollada por especialistas de la Universidad Federal de Santa Catarina y otras instituciones, identifica una propuesta sobre el potencial de la termografía infrarroja aérea publicada en 2012, seguida de experiencias experimentales con drones para inspeccionar instalaciones fotovoltaicas.

Por su parte, la revisión de Progress in Energy sitúa alrededor de 2014 las primeras publicaciones que destacaron específicamente las ventajas de transportar cámaras infrarrojas mediante drones.

El cambio permitió combinar dos capacidades que hasta entonces resultaban difíciles de conciliar: observar una planta de forma amplia y obtener información térmica de sus componentes.

Alejandro Cebrián García, Regional Sales Manager de Above, considera que este ha sido uno de los avances más importantes en la evolución de las inspecciones solares.

"Los métodos tradicionales obligaban a elegir entre cobertura y detalle", explica. Las revisiones a pie podían proporcionar información precisa, pero resultaban exigentes en tiempo y personal, mientras que las imágenes aéreas convencionales no siempre permitían identificar defectos a escala de célula.

La combinación de cámaras térmicas y visuales de alta resolución con herramientas digitales permitió superar parte de esa limitación y localizar anomalías en módulos individuales de instalaciones de gran tamaño.

De detectar fallos a reconocer patrones

El siguiente avance no estuvo únicamente en los drones, sino en lo que comenzó a hacerse con la información recopilada.

Las imágenes térmicas permitieron identificar posibles puntos calientes, problemas en diodos de bypass, módulos desconectados y otros comportamientos anómalos. Al mismo tiempo, las imágenes convencionales facilitaron la detección de daños visibles, como cristales rotos.

Pero una inspección completa ofrecía algo adicional: la posibilidad de identificar patrones de fallos en distintas zonas de una misma instalación.

"Una anomalía aislada es un módulo para sustituir. Cien anomalías iguales concentradas en una zona apuntan a un problema de instalación, a un lote de fabricación o a un inversor", señala Cebrián García.

Esta capacidad de observar el conjunto de la planta también permite comparar inspecciones realizadas en distintos momentos, identificar defectos nuevos y evaluar la evolución de anomalías previamente detectadas.

La tecnología, sin embargo, planteó un nuevo desafío. Una inspección aérea podía generar miles de imágenes que debían revisarse, clasificarse y relacionarse con su ubicación.

Fue entonces cuando el procesamiento digital y la inteligencia artificial comenzaron a adquirir un papel cada vez más importante.

La inteligencia artificial transforma las imágenes en decisiones

El desarrollo de algoritmos de visión por computador permitió automatizar parte de la identificación y clasificación de defectos.

Por su parte, Energies examinó los métodos de automatización de inspecciones fotovoltaicas y encontró estudios con precisiones de hasta el 90 % en la detección y clasificación de diez tipos de anomalías mediante técnicas de aprendizaje profundo.

Los investigadores también documentaron algoritmos de detección y segmentación de módulos con valores máximos de F1 del 98,4 %, aunque advirtieron que la precisión, la robustez y la capacidad de aplicar los modelos a condiciones diferentes seguían siendo desafíos importantes. Estos resultados corresponden a estudios concretos y no representan una precisión universal de las inspecciones con drones.

Para Above, la evolución puede resumirse en tres etapas: primero, la revisión manual de imágenes y la elaboración de informes; después, la automatización de la detección y clasificación; y, finalmente, la integración de los resultados en las operaciones de mantenimiento.

"El avance más importante ha sido el tercero: que el resultado deje de ser un documento y pase a ser un flujo de trabajo", afirma Cebrián García.

En este sentido, explica que Above utiliza su plataforma SolarGain para asociar anomalías a tareas de mantenimiento, localizar los módulos afectados y realizar seguimiento de las reparaciones.

El objetivo es que la información recopilada durante un vuelo no termine únicamente en un informe, sino que pueda utilizarse para decidir qué componentes requieren intervención y comprobar posteriormente los resultados.

Los desafíos que todavía no han desaparecido

A pesar de los avances, la termografía aérea no ofrece resultados independientes de las condiciones en las que se realiza.

La irradiancia solar, el viento, los reflejos, la orientación de los módulos y la resolución de las imágenes pueden afectar la interpretación de las anomalías. Estos aspectos forman parte de los requisitos técnicos contemplados en la especificación internacional IEC TS 62446-3, publicada en 2017 para las inspecciones termográficas exteriores de instalaciones fotovoltaicas.

Cebrián García también destaca las limitaciones de los algoritmos: "Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan".

Por eso, explica, la compañía combina el análisis automatizado con la revisión de especialistas, especialmente cuando las sombras, la suciedad o los reflejos pueden generar resultados incorrectos.

Otro desafío aparece en la propia operación eléctrica de las instalaciones. Según el experto, las restricciones de vertido y las situaciones de precios cero o negativos pueden reducir la producción durante las horas centrales del día, precisamente cuando las condiciones solares suelen ser más favorables para realizar inspecciones termográficas.

Además, detectar una anomalía térmica no equivale necesariamente a cuantificar una pérdida de producción. La revisión de Progress in Energy subraya que relacionar los patrones térmicos con el impacto eléctrico de los defectos continúa siendo una tarea compleja que puede requerir información adicional.

El siguiente paso: anticipar fallos antes de que afecten a la producción

La evolución tecnológica apunta ahora hacia drones capaces de operar desde estaciones automatizadas, realizar inspecciones periódicas y regresar a sus bases con una intervención humana cada vez menor. Sin embargo, la autonomía del vuelo no representa por sí sola el mayor cambio.

Para Cebrián García, el siguiente avance estará en integrar los resultados de las inspecciones con los sistemas de monitorización SCADA, los historiales de mantenimiento y la valoración económica de las posibles pérdidas energéticas. De esta manera, los operadores podrían priorizar las reparaciones según su impacto potencial sobre el rendimiento de la planta.

La acumulación de datos históricos también abre la posibilidad de identificar anomalías que evolucionan con el tiempo y desarrollar herramientas de mantenimiento predictivo, aunque su fiabilidad dependerá de la calidad de los registros y de la validación técnica de los modelos.

Después de más de un siglo de avances en aviación, sensores y procesamiento de imágenes, los drones han pasado de ser plataformas de observación a convertirse en herramientas de diagnóstico para la industria fotovoltaica.

La próxima transformación ya no dependerá solamente de cuánto terreno puedan recorrer o de cuántos defectos sean capaces de identificar, sino de cómo convertir cada inspección en información útil para mantener la producción de las plantas solares a lo largo de su vida operativa.