R&D 라인 · 운영 및 모니터링

태양광 발전소의 모니터링과 예측 유지보수

예측 유지보수는 태양광 발전소의 데이터를 활용해 고장과 손실이 에너지 손실로 이어지기 전에 미리 알아냅니다. Carlos Jofré의 기업들은 CORFO가 공동 출자한 2개 프로젝트로 이 라인을 다루었습니다. 3G 및 4G 기술을 이용한 저비용 계측 시스템(2017)과, 54 MWp 규모의 Los Loros 발전소에 적용한 예측 유지보수 계획 PredictSun(SolarPro, 2018–2019)입니다.

글: Carlos Jofré · 업데이트: 2026년 10월 10일 · 읽는 시간 3분

요약

사후 유지보수는 고장 난 것을 고치고, 예방 유지보수는 일정을 따르며, 예측 유지보수는 데이터로 결정합니다.
CORFO 프로젝트 2개: 3G/4G 계량기(2017)와 PredictSun(2018–2019).
PredictSun은 Atacama의 54 MWp 발전소 Los Loros에 적용되었습니다.
오늘날 이 라인은 SolarPro의 모니터링과 독립적인 발전소 감사에서 이어지고 있습니다.

발전소를 유지보수하는 3가지 방식

유형	조치 시점	위험
사후	이미 무언가 고장 났을 때	고장부터 수리까지 손실되는 에너지
예방	고정된 일정에 따라	필요하지 않을 때, 또는 너무 늦게 청소하거나 점검하는 것
예측	데이터가 조치할 때임을 알려 줄 때	데이터와 모델의 품질에 좌우됨

태양광 발전소에는 회전하는 부품이 없어 고장이 조용히 일어납니다. 분리된 스트링, 멈춘 추적기, 쌓인 먼지층은 소리를 내지 않습니다. 데이터에서만 보입니다.

프로젝트

17PIRE-72227Prototipos de Innovación Regional 프로그램

태양광 발전소용 3G/4G 계량기

주택용, 상업용, 산업용 태양광 발전소를 위해 4G, 3G, 무선 주파수 기술을 이용한 저비용 에너지 계측 시스템을 개발한 프로젝트로, 발전소 원격 모니터링의 기반입니다.

기업: Ecoenergías
CORFO 지원금: CLP 40.000.000
기간: 2017년 선정

개요 및 지급 내역 · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación

18COTE-89650Contratos Tecnológicos para la Innovación 지원 제도

PredictSun: Los Loros 발전소의 예측 유지보수

Los Loros 태양광 발전소(54 MWp, Atacama 주 Tierra Amarilla)에 고장 감지를 갖춘 예측 유지보수 계획을 적용하는 프로젝트로, 전기적 변수, 온도, 일사강도, 오염도, 기상 현상 및 고장의 발생 확률을 결합하는 소프트웨어를 기반으로 생산성을 높이고 유지보수 비용을 최적화하는 것이 목적입니다.

기업: SolarPro
CORFO 지원금: CLP 59.500.000
기간: 2018년 이월 – 2019년 십일월

개요 및 자금 이전 내역 · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación

CORFO 지원금 CLP 99,500,000의 프로젝트 2개입니다. 각 개요에 인용된 목표는 신청 당시 밝힌 목표이며, 측정된 결과가 아닙니다. 금액과 날짜는 공개 등록부를 따릅니다.

첫 번째 프로젝트는 선행 조건을 해결했습니다. 계측이 없으면 예측할 것도 없기 때문입니다. 두 번째 프로젝트는 그 데이터를 온도, 일사량, 오염도, 예보와 함께 활용해 패널 약 178,000장 규모의 발전소에서 언제 조치할지 결정했습니다. 자세한 내용은 Los Loros 발전소 사례에 있습니다.

나머지 라인과의 연결

이전. Universidad de Chile와 함께한 열전 셀 파일럿은 패널의 오염과 고장을 모니터링하는 방향으로 전환되었습니다. 이 전환이 PredictSun의 출발점입니다.
동시에. 2020년 Resol은 패널 진단 및 재사용 라인의 일환으로, 태양광 스트링 진단을 요청하는 애플리케이션 Ai Solar를 출시했습니다.
컨소시엄에서. AtaMoS-TeC의 임시 이사회에서 Carlos Jofré는 바로 이 라인을 보탰습니다. 추가 비용 없이, 발전을 멈추지 않고 오염을 예측하는 것입니다.

오늘날 이어지는 곳

SolarPro는 고객 발전소에 인공지능 모니터링을 적용하고 있으며, SolarOnline은 태양광 발전소용 운영 플랫폼을 개발하고 있습니다. 독립 자문에서도 같은 기준이 성능 감사의 순서를 정합니다. 먼저 데이터, 그다음 현장입니다.

자주 묻는 질문

사람들이 흔히 묻는 것

태양광 발전소의 예측 유지보수란 무엇입니까?

고장을 기다리거나 고정된 일정을 따르는 대신, 발전소의 데이터를 바탕으로 언제 청소하고 점검하고 수리할지 결정하는 것입니다. 각 인버터 또는 스트링의 발전량을 일사량, 온도, 오염도와 결합합니다.

시작하려면 어떤 데이터가 필요합니까?

최소한 짧은 간격으로 기록한 인버터별 발전량과 패널 면에서 측정한 일사량이 필요합니다. 이것으로 Performance Ratio(PR)를 계산하고, 주변 장비보다 성능이 낮은 장비를 찾아낼 수 있습니다.

감사와는 어떻게 다릅니까?

예측 유지보수는 지속적으로 이루어지며 발전소를 운영하는 주체가 수행합니다. 감사는 특정 시점에 하는 독립적인 검토이며, 열화상과 I-V 곡선으로 현장 측정도 합니다.

출처

데이터의 출처

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태양광 발전소 성능 감사

CLP 490,000부터. 첫 15분 통화는 무료입니다.

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