Actividades de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una decisión de programación. En lugar de sustituir o revisar los equipos según un calendario fijo, se analizan los datos de estado, se decide qué activo se está desviando y se interviene antes de que cause pérdidas de producción. El resultado no es un informe, sino un orden de prioridades.

Las plantas fotovoltaicas ocupan un terreno incómodo para esta idea. Un módulo no tiene rodamientos que lubricar, ni una firma de vibración cuya tendencia seguir, ni aceite que muestrear. Lo que sí produce una planta FV es un comportamiento eléctrico y térmico que cambia lentamente, además de un registro físico de lo que se encontró y dónde. Por eso, el trabajo predictivo en una instalación fotovoltaica se concentra en un conjunto de señales más reducido que en un aerogenerador o una máquina rotativa, y depende en gran medida de que esas señales sigan siendo comparables entre inspecciones.

La definición práctica que se usa aquí: una actividad de mantenimiento predictivo es cualquier acción programada que se desencadena por una condición observada y no por el tiempo transcurrido. Una inspección termográfica que lleva a reapretar un string es predictiva. Una inspección termográfica archivada sin una decisión posterior es solo un documento.

Cuatro grupos de señales aportan la mayor parte del valor, y cada uno tiene una cadencia distinta.

• Comportamiento térmico de módulos y strings. La inspección infrarroja muestra células que trabajan más calientes que las contiguas, actividad de diodos de bypass, calentamiento en conectores y cajas de conexiones, y strings que no aportan producción. Es periódica, no continua: se observa un estado, no una línea de tendencia, salvo que las inspecciones se repitan en condiciones comparables.
• Características eléctricas. El trazado de curvas IV, la resistencia de aislamiento, la continuidad, la polaridad y las mediciones de corriente de cortocircuito describen directamente el estado eléctrico. La mayoría se realiza durante la puesta en marcha, la recepción o un seguimiento específico, no todos los meses.
• Datos de producción a nivel de string. Cuando una planta dispone de monitorización por string o de datos a nivel SCADA, la comparación de la producción entre strings puede señalar una desviación mucho antes de que nadie vuele un dron.
• Estado físico. Las imágenes RGB y la inspección visual registran suciedad, objetos que proyectan sombra, vidrio agrietado, entrada de agua, vegetación y daños mecánicos.

Lo que falta en esa lista es tan importante como lo que figura en ella. Una única inspección termográfica no es una red de sensores continua y no se puede tratar como tal. Si una planta no dispone de monitorización a nivel de string, el intervalo entre inspecciones es lo que define el tiempo de detección.

Una inspección se vuelve predictiva cuando el hallazgo lleva asociados una ubicación y un historial.

La secuencia es poco espectacular: capturar datos térmicos y RGB, asignarlos a las posiciones de módulos y strings, revisar cada anomalía candidata y registrar la decisión. Lo que lo hace útil más adelante es que el mismo módulo puede volver a localizarse. En la siguiente inspección, la pregunta ya no es «¿tiene esta planta puntos calientes?», sino «¿este módulo ha empeorado, sigue igual o ha mejorado tras la reparación?».

Esa comparación solo funciona en condiciones comparables. La irradiancia en el plano de los módulos, la nubosidad, el viento, la temperatura ambiente y del módulo, la hora del día y los parámetros de vuelo modifican los valores que devuelve una cámara térmica. Registrarlos es lo que distingue una tendencia de dos imágenes que simplemente parecen distintas.

Dos límites merecen figurar en el registro. Primero, un patrón térmico es un síntoma. Una célula caliente puede ser una célula defectuosa, un efecto de sombra, una mancha de suciedad o un reflejo, y la imagen por sí sola no decide cuál. Segundo, no todos los defectos son visibles térmicamente. Un módulo con la potencia degradada puede parecer normal en infrarrojo. Cuando el estado eléctrico importa, lo que lo resuelve es una medición eléctrica.

La programación predictiva merece el esfuerzo en situaciones concretas.

• Una planta con varios cientos o varios miles de módulos, donde encontrar un módulo defectuoso recorriendo el campo resulta costoso.
• Carteras con inspecciones repetidas, donde la segunda y la tercera inspección pueden compararse con la primera.
• Instalaciones con contrato de mantenimiento, donde el propietario espera pruebas de que las decisiones de mantenimiento se basan en datos y no en un calendario.
• Plantas con exposición a seguros o garantías, donde un historial documentado del estado importa cuando se discute una reclamación.

Resulta menos útil cuando el coste de la intervención es mínimo. Si una cubierta tiene seis módulos y un campo visiblemente sucio, limpiarlo no requiere un modelo de estado. El mantenimiento predictivo justifica su coste cuando el campo es lo bastante grande como para que decidir *adónde* enviar a un equipo sea la parte cara.

MapperX cubre la capa de inspección aérea de ese flujo de trabajo. Los conjuntos de datos térmicos y RGB de drones térmicos DJI compatibles se procesan para obtener un mapa a nivel de módulo, las anomalías candidatas se etiquetan para su revisión y cada hallazgo conserva su ubicación de módulo, string y planta.

Tres aspectos de esto importan específicamente para el trabajo predictivo:

• Persistencia de la ubicación. El hallazgo permanece asociado al mismo módulo, de modo que la siguiente inspección compara elementos equivalentes en lugar de reabrir una carpeta de imágenes.
• Estados de revisión. Los hallazgos pasan por los estados detectado, verificado, programado, reparado y aceptado, lo que convierte una lista de anomalías en una cola de trabajo.
• Informes. Los informes incluyen la evidencia térmica y visual con geolocalización, de modo que una decisión puede explicarse meses después a un propietario, una aseguradora o un socio de garantía.

Cuando un hallazgo térmico necesita una respuesta eléctrica, la respuesta es la medición eléctrica.

Sea cual sea la herramienta utilizada, cinco registros marcan la diferencia entre una inspección puntual y un programa de mantenimiento:

1. Cuándo y en qué condiciones se realizó cada inspección. 2. Qué módulos se inspeccionaron y cuáles resultaron inaccesibles. 3. Qué se encontró, revisado por una persona y con la evidencia térmica y visual adjunta. 4. Qué se decidió, incluidos los hallazgos que se dejaron abiertos deliberadamente. 5. Qué se hizo, con la fecha y los módulos afectados.

Cuando existen esos cinco registros, un informe de inspección se convierte en un historial de mantenimiento. Cuando falta alguno, el siguiente equipo repite un trabajo que ya se ha pagado.

Para una planta que hoy no tiene una rutina predictiva, un comienzo viable es el siguiente:

1. Realiza una inspección de referencia que abarque todo el campo, con las condiciones registradas. 2. Revisa cada anomalía candidata y registra cuáles están verificadas, aplazadas o descartadas. 3. Corrige los hallazgos que justifiquen una orden de trabajo y registra qué se modificó. 4. Repite la inspección con un intervalo que refleje la criticidad de la planta, no un valor predeterminado del proveedor. 5. Compara módulo a módulo y deja que la comparación, y no el calendario, fije la siguiente intervención.

La rutina es deliberadamente aburrida. Su valor aparece en el tercer año, cuando el mismo módulo muestra un patrón que nadie habría advertido a partir de tres informes separados.