InverterAI
Predice. Mantiene. Extiende.
Mantenimiento Predictivo con IA para Inversores Solares
Machine learning basado en física que predice la degradación de inversores, estima la vida útil remanente y transiciona el O&M de reactivo a predictivo
El Desafío
Los inversores son el cuello de botella de fiabilidad en plantas solares utility-scale
70% del O&M
Los eventos relacionados con inversores dominan las operaciones de planta
36% Pérdida Energía
Los fallos de inversores causan la mayor parte de las pérdidas energéticas
10-15 Años
Vida útil del inversor vs 25-30 años de los módulos PV
O&M Reactivo
La mayoría de plantas aún dependen de mantenimiento correctivo
La Solución
InverterAI ofrece inteligencia predictiva basada en física para inversores solares
Modelos Basados en Física
Fatiga IGBT por Coffin-Manson y degradación de capacitores por Arrhenius fundamentados en física real
Estimación de RUL
Predicción de Vida Útil Remanente por componente: IGBT, capacitores, ventiladores, contactores
Deep Learning PI-NN
Redes Neuronales Informadas por Física con 10 términos de restricción para predicciones físicamente consistentes
IA Explicable
Explicaciones SHAP + LIME con resúmenes adaptados por rol para operadores, ingenieros y auditores
Gemelo Digital (xDT)
Gemelo digital ejecutable para comparación real vs simulado y detección de anomalías
Análisis de Causa Raíz
Análisis de forma de onda FFT con 11 códigos de fallo y generación automática de órdenes de trabajo
Cómo Funciona
Ingestión de Datos SCADA
Recopilación de datos SCADA en tiempo real: potencia, temperatura, THD, voltaje e integración meteorológica via NREL NSRDB
Motor de Física
Modelos térmicos Foster/Cauer estiman la temperatura de unión. El conteo Rainflow extrae ciclos térmicos para análisis de fatiga
Predicción Híbrida
Ensemble de Gradient Boosting + Random Forest combinado con correcciones físicas ofrece predicciones de RUL con precisión del +96%
Insights Accionables
Planes de mantenimiento priorizados por riesgo, dashboards de flota e informes de cumplimiento para operadores, ingenieros y auditores
O&M Tradicional vs InverterAI
| Aspecto | O&M Tradicional | InverterAI |
|---|---|---|
| Enfoque de Mantenimiento | Reactivo / Basado en calendario | Predictivo / Basado en condición |
| Detección de Fallos | Después de que ocurra el fallo | 30+ días de alerta temprana |
| Precisión de Predicción | No aplica | +96% de precisión |
| Visibilidad de Componentes | Inversor caja negra | RUL por componente (IGBT, caps, ventiladores) |
| Coste de O&M | Alto (paradas no planificadas) | 35% de reducción |
+96%
Precisión de Predicción
-70%
Reducción de Paradas
+20%
Extensión de Vida Útil