Una mirada técnica a las herramientas algorítmicas en la optimización del seguimiento de instalaciones solares expuestas a entornos agresivos.
La energía fotovoltaica ha experimentado un crecimiento exponencial en la última década, consolidándose como una de las fuentes de energía renovable más extendidas en el mundo. La expansión global de sistemas solares fotovoltaicos ha sido una respuesta contundente frente al desafío energético y climático.
Sin embargo, las instalaciones en ambientes hostiles, como: zonas marítimas con alta salinidad, desiertos con cambios térmicos extremos o regiones urbanas con contaminantes atmosféricos; han evidenciado problemas de corrosión que inciden directamente en la confiabilidad operativa y requieren soluciones tecnológicas integradas de monitoreo para un adecuado control.
Aunque los módulos solares están diseñados y construidos con materiales resistentes a condiciones climáticas agresivas; las estructuras metálicas (marcos, anclajes, tornillería) y componentes eléctricos (conectores, pistas, cajas de conexión) están expuestos a procesos corrosivos que deterioran la estructura física, y reducen la vida útil de estos activos. De allí la importancia de detectar la corrosión de las estructuras solares en estos entornos; sin embargo, los métodos tradicionales para este fin no ofrecen la velocidad, objetividad ni cobertura necesarias en instalaciones de gran escala.
Ante esta limitación, el sector de energías renovables, en particular la fotovoltaica está incorporando soluciones de detección computacional, que integran algoritmos matemáticos, visión artificial e incluso modelos de inteligencia artificial, con el fin de optimizar el seguimiento del deterioro por corrosión.
Corrosión en sistemas fotovoltaicos
La corrosión en sistemas fotovoltaicos constituye un problema significativo en la industria fotovoltaica. La exposición prolongada a ambientes atmosféricos agresivos, como la humedad, contaminantes atmosféricos (SO2, NOx, cloruros), radiación ultravioleta y variaciones térmicas, inducen mecanismos corrosivos que compromete tanto la confiabilidad operativa como la vida útil de los paneles solares; afectando la integridad de los marcos estructurales por fenómenos de corrosión por grietas o por picaduras, mientras que en los elementos eléctricos (conectores, cajas de derivación, pistas conductoras), la formación de óxidos y sulfuros puede generar aumentos en la resistencia de contacto y fallas por arco eléctrico.
Herramientas computacionales para la detección de corrosión
La detección computacional comprende un espectro de técnicas, desde procesamiento de imágenes tradicional hasta algoritmos de aprendizaje automático; ambas vertientes pueden actuar de forma complementaria, dependiendo del nivel de complejidad y precisión deseado. Se trata entonces de enfoques clásicos y enfoques con IA
Enfoques clásicos:
- Procesamiento de imagen (OpenCV, MATLAB): Técnicas como detección de bordes (Sobel, Canny), umbralización, análisis de textura o morfología matemática permiten identificar patrones visuales de corrosión superficial, decoloraciones o grietas.
- Análisis espectral: Los algoritmos detectan alteraciones en imágenes espectrales, hiperespectrales o infrarrojas; asociadas a productos de corrosión u otros indicadores de degradación.
- Comparación temporal: Análisis automático de imágenes adquiridas en series cronológicas para detectar y cuantificar la evolución del deterioro estructural o superficial.
Estos métodos no requieren entrenamiento con grandes datasets, pero pueden tener limitaciones ante condiciones de iluminación variables o patrones de daño complejos.
Enfoques con inteligencia artificial:
En la actualidad, con el desarrollo de técnicas computacionales, la inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel cada vez más importante en el campo de la investigación científica. La incorporación de IA en la detección computacional ha permitido superar algunas de las limitaciones anteriores.
Los modelos más utilizados son:
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Entrenadas con miles de imágenes de paneles con y sin corrosión, estas redes pueden detectar defectos incluso en condiciones de iluminación desafiantes.
- Modelos de clasificación (YOLO, Faster R-CNN): Permiten identificar múltiples tipos de daños simultáneamente en una misma imagen (corrosión por picadura, óxido superficial, manchas por humedad).
- Segmentación semántica (U-Net): Delimitar las áreas exactas afectadas, estimando su superficie y grado de deterioro.
- Análisis temporal con redes LSTM: Empleadas en instalaciones con monitoreo continuo, estas redes pueden prever la evolución de la corrosión a lo largo del tiempo.
Aunque el entrenamiento de estos modelos requiere grandes bases de datos con imágenes identificadas, una vez implementadas, superan ampliamente las capacidades de los métodos convencionales, especialmente bajo condiciones variables. Compatibles con plataformas SCADA o software de mantenimiento predictivo.
Aplicaciones reales y beneficios tangibles
Actualmente, las plantas fotovoltaicas industriales ya han incorporado sistemas de detección computacional con resultados comprobables, logrando una reducción de más del 70 % en los tiempos de inspección, disminución de la intervención directa del personal técnico y menores costos de mantenimiento correctivo. En entornos severos, como desiertos del norte de Chile1 o zonas costeras de Arabia Saudita2, estas tecnologías se han consolidado como herramientas clave para proteger activos solares críticos.
Desafíos actuales y futuro
A pesar de los beneficios, la detección computacional de la corrosión en sistemas fotovoltaicos aún enfrenta desafíos. Se requiere la disponibilidad de bases de datos especializadas con imágenes que representen distintos tipos de paneles y condiciones ambientales.
También persisten barreras como la adaptación de algoritmos a diversas configuraciones de módulos solares, la integración con infraestructuras existentes y la interoperabilidad con plataformas SCADA o software de mantenimiento. El desarrollo apunta hacia soluciones híbridas que combinen visión computacional, con Inteligencia artificial, para conformar modelos inteligentes de simulación para la detección de la corrosión en sistemas fotovoltaicos.
Conclusión
La detección computacional, con y sin inteligencia artificial, está transformando la forma de evaluar la integridad de los sistemas solares fotovoltaicos. En un contexto de transición energética global, proteger estos activos frente a la corrosión es una necesidad estratégica.
La integración de algoritmos convencionales con inteligencia artificial en la detección computacional de corrosión representa un avance en la ingeniería de mantenimiento de sistemas solares, fortalecen la sostenibilidad y rentabilidad de las instalaciones fotovoltaicas ante condiciones ambientales desafiantes.
Este artículo fue desarrollado por la especialista Yolanda Reyes y publicado como parte de la quinta edición de la revista Inspenet Brief Agosto 2025, dedicada a contenidos técnicos del sector energético e industrial.
