InverterAI
Predice. Mantiene. Extiende.
Mantenimiento Predictivo con IA para Inversores Solares
Machine learning basado en fisica que predice la degradación de inversores, estima la vida util 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 operaciónes de planta
36% Perdida Energía
Los fallos de inversores causan la mayor parte de las perdidas energeticas
10-15 Anos
Vida util del inversor vs 25-30 anos de los modulos PV
O&M Reactivo
La mayoria de plantas aun dependen de mantenimiento correctivo
La Solución
InverterAI ofrece inteligencia predictiva basada en fisica para inversores solares
Modelos Basados en Fisica
Fatiga IGBT por Coffin-Manson y degradación de capacitores por Arrhenius fundamentados en fisica real
Estimación de RUL
Predicción de Vida Util Remanente por componente: IGBT, capacitores, ventiladores, contactores
Deep Learning PI-NN
Redes Neuronales Informadas por Fisica con 10 términos de restriccion para predicciónes fisicamente consistentes
IA Explicable
Explicaciónes SHAP + LIME con resumenes adaptados por rol para operadores, ingenieros y auditores
Gemelo Digital (xDT)
Gemelo digital ejecutable para comparación real vs simulado y detección de anomalias
Análisis de Causa Raiz
Análisis de forma de onda FFT con 11 códigos de fallo y generación automática de ordenes de trabajo
Como Funcióna
Ingestión de Datos SCADA
Recopilacion de datos SCADA en tiempo real: potencia, temperatura, THD, voltaje e integración meteorológica via NREL NSRDB
Motor de Fisica
Modelos térmicos Foster/Cauer estiman la temperatura de union. El conteo Rainflow extrae ciclos térmicos para análisis de fatiga
Predicción Hibrida
Ensemble de Gradient Boosting + Random Forest combinado con correcciones fisicas ofrece predicciónes de RUL con precision del +96%
Insights Acciónables
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 | Despues de que ocurra el fallo | 30+ dias de alerta temprana |
| Precision de Predicción | No aplica | +96% de precision |
| Visibilidad de Componentes | Inversor caja negra | RUL por componente (IGBT, caps, ventiladores) |
| Coste de O&M | Alto (paradas no planificadas) | 35% de reducción |
+96%
Precision de Predicción
-70%
Reducción de Paradas
+20%
Extensión de Vida Util