• Attraverso la nuova soluzione implementata nel software proprietario PV Inspector sarà possibile ridurre i tempi di redazione dei report e incrementare l’affidabilità del servizio di ispezione nel visibile e termografica

L’intelligenza artificiale (AI) per creare nuovi servizi evolutivi capaci di soddisfare le nuove aspettative dei clienti, entra nell’ambito delle tecnologie innovative attivate da Sundrone, azienda leader italiana per le ispezioni e survey termografiche e visive di impianti fotovoltaici con l’utilizzo di droni.

La società ha, infatti, inserito l’utilizzo dell’AI nel proprio software proprietario PV INSPECTOR, unico nel settore. In particolare, attraverso l’integrazione delle nuove soluzioni di intelligenza artificiale, Sundrone riesce a capitalizzare i dati raccolti, ma anche ad aumentare sicurezza e affidabilità dei propri servizi. Con i nuovi algoritmi di machine learning, infatti, viene automatizzato il riconoscimento delle anomalie su immagini termiche e visibili e velocizzato il processo di redazione del report, mantenendo l’elevato standard di precisione che caratterizza il servizio.

La nuova soluzione consente la riduzione dei tempi di pubblicazione nel portale PV WEB dedicato, nella cui area riservata i clienti possono accedere in sicurezza ai dati relativi alle survey. Il portale permette la fruizione degli esiti delle ispezioni nel visibile e termografiche, delle informazioni acquisite durante l’ispezione e delle elaborazioni eseguite sulle immagini acquisite.

Mediante un’infrastruttura basata sulle rappresentazioni georeferenziate, l’operatore può visualizzare, per ogni impianto:

  • una mappa aerea dell’impianto con la sovrapposizione di un layer che riproduce la struttura del parco solare derivata dallo schema elettrico, per l’individuazione dei singoli elementi (pannelli e stringhe);
  • una sezione contenente le stime di perdita di produzione, in termini sia di potenza sia economici, conseguenti alla presenza delle anomalie riscontrate;
  • una sezione per l’analisi delle singole anomalie.

La mappa assume un’importanza rilevante perché permette, selezionando un’anomalia o scegliendo il livello di gravità, di visualizzare la posizione dei pannelli/stringhe affetti da criticità. Inoltre, per la singola anomalia, è possibile visualizzare le immagini della sezione di impianto acquisite dal drone e i relativi screenshot prodotti con l’applicativo desktop, per identificarla. Altra funzione principale messa a disposizione dall’applicativo è quella della analisi storica degli esiti di rilevazioni sullo stesso impianto e sulle relative componenti.

In questo modo, mediante l’analisi della storia dei singoli elementi, possono essere preventivamente individuate zone sottoposte a stress anomalo che conduce a guasti e, di conseguenza, programmare e operare interventi “mirati” per la soluzione del problema alla radice.