TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MANTENIMIENTO DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS

Abstract

El objetivo principal de este estudio fue explorar la aplicación de la inteligencia artificial en la optimización del mantenimiento de instalaciones de energía solar fotovoltaica; para llevar a cabo esta investigación, se adoptó una metodología cualitativa, centrada en la agregación y análisis de datos secundarios. Razón cual se hicieron búsquedas en bases de datos académicas reconocidas, como Google Scholar y Scopus, empleando términos clave cuidadosamente seleccionados. Esta búsqueda se extendió a revistas especializadas como Elsevier y ScienceDirect, así como a bases de datos específicas para la región latinoamericana como Dialnet y Scielo; también se incluyeron repositorios académicos de instituciones educativas. Mediante el empleo del método prisma para la consolidación de la información recabada, se logró destilar la esencia de las aplicaciones de la IA en el ámbito internacional para el mantenimiento fotovoltaico, donde se identificaron y detallaron las principales características técnicas de los sistemas fotovoltaicos asistidos por IA, tales como el aprendizaje de máquinas, el análisis predictivo, la detección y diagnóstico de anomalías, el seguimiento en tiempo real y la automatización integral de las operaciones. Con base en estos hallazgos, se sugiere que investigaciones futuras deberían enfocarse en la realización de un análisis detallado de los aspectos técnico-económicos. Este análisis debería proyectar la recuperación de la inversión en un horizonte temporal de 25 años, alineado con los estándares de la CREG, para fundamentar la adopción de la IA en la industria fotovoltaica desde una perspectiva de viabilidad económica a largo plazo.