Inseguitore solare e impianto agrivoltaico, come migliorare il matrimonio
Come rendere l’inseguitore solare, monoassiale o a doppio asse, ancora più efficiente? Come aumentarne le performance tramite gli algoritmi di controllo negli impianti fotovoltaici con moduli bifacciali? E come adattare al meglio questa tecnologia al nascente segmento dell’agrivoltaico sollevato da terra? A tutte queste domande sta cercando di rispondere un nuovo progetto di ricerca tedesco. Parliamo di DeepTrack, iniziativa finanziata dallo stato e curata da Istituto Fraunhofer per i sistemi di energia solare ISE in partnership con l’azienda Zimmermann PV-Tracker.
Il progetto nasce per applicare i nuovi strumenti dell’intelligenza artificiale agli inseguitori solari con un obiettivo ben definito: ampliare l’utilizzo della luce diffusa.
Inseguitori fotovoltaici, tipologie e funzionamento
L’inseguitore solare controlla la disposizione dei moduli fotovoltaici rispetto all’angolo di incidenza dei raggi solari attraverso un sistema di tracciamento automatico. L’obiettivo è che le celle siano sempre orientate durante il giorno in modo tale che la luce diretta colpisca la loro superficie anteriore perpendicolarmente. Il vantaggio è intuitivo ma volendo quantificarlo, stando alle ultime stime questa tecnologia rende possibile un guadagno di rendimento dal 20 al 30% rispetto agli impianti fissi a terra
Nel complesso gli inseguitori fv sono costituiti da un microprocessore che elabora i segnali, sensori per la luce, moduli di controllo del movimento elettromagnetici e meccanici e un sistema di alimentazione. In base alla alla modalità del loro movimento o alla flessibilità direzionale, questi dispositivi possono essere classificati come:
- Inseguitori solari monoasse.
- Inseguitori solari a doppio asse.
A livello tecnologico i sitemi più avanzati sono quelli classificati Open Loop Trackers che impiegano algoritmi di controllo avanzati.
IA al servizio degli inseguitori solari
Uno delle esigenze alla base del progetto tedesco è quello di ampliare i criteri impiegati per definire l’orientamento dei pannelli solari. Quindi non più solamente come ottenere l’incidenza perfetta sulla superficie anteriore ma, ad esempio, modulare il fabbisogno di luce per eventuali coltura sottostanti i moduli. Zimmermann PV-Tracker e il Fraunhofer ISE stanno ottimizzando questi algoritmi di tracciamento con un gemello digitale.
Nel dettaglio l’azienda ha quindi costruito uno dei suoi impianti fotovoltaici con inseguimento sul campo di prova del Fraunhofer ISE per effettuare misurazioni in condizioni ambientali reali. Sulla base di questi dati ha sviluppato un digital twin che combina strumenti di monitoraggio e modellazione del fotovoltaico con previsioni meteorologiche grazie al deep learning. Ciò consente di mappare le posizioni di tracciamento ottimali dei moduli fotovoltaici per le diverse esigenze.
“In una prima fase abbiamo sviluppato processi di controllo mirati alla resa elettrica ottimale dei moduli solari bifacciali o precisamente alle esigenze di un determinato impianto nel fotovoltaico agricolo”, spiega il Dr. Matthew Berwind, caposquadra del Fraunhofer ISE. “Il passo successivo è combinare i due approcci in modo da ottenere il massimo da entrambe le prospettive. Calcolare questo “punto ottimale” è impegnativo, ma possibile grazie al nostro concetto basato sull’intelligenza artificiale”.