Methodology for the optimization of preventive maintenance strategies focused on large-scale solar photovoltaic plants

Abstract

En las últimas décadas, la energía solar fotovoltaica ha crecido a ritmos increíblemente rápidos en cuanto a posicionamiento global y escalabilidad, sin embargo, actualmente faltan mecanismos estandarizados para evaluar las políticas de mantenimiento preventivo. Este trabajo propone una metodología para la optimización de políticas de mantenimiento de plantas fotovoltaicas de gran escala basado en simulaciones de Monte Carlo y Algoritmo Genético. La metodología establece un modelo que depende del uso y no del tiempo, creando indicadores de estado de salud en función de la degradación acumulada inducida por factores de estrés; estos últimos son producidos por la operación y las variables meteorológicas. El objetivo es encontrar el máximo beneficio que equilibre los ingresos esperados de la generación y los costes esperados de las inspecciones y el mantenimiento preventivo y correctivo. Los resultados muestran que el plan óptimo puede producir un mayor beneficio que un plan basado en las mejores prácticas; sin embargo, esta mejora es a costa de sub mantener algunos elementos y sobre mantener otros. Además, no es rentable aumentar el nivel de mantenimiento de por vida para compensar el aumento de las fallas en los últimos años; adicionalmente, el plan óptimo puede adaptarse a una periodicidad de mantenimiento fija. Algunas divergencias en los resultados mostraron que es necesario incorporar limitaciones operativas adicionales, como el inventario, la logística y el cumplimiento de los contratos.