Esistono oggi diversi metodi di ispezione aerea degli impianti fotovoltaici e tutti prevedono l’acquisizione di immagini termografiche per vedere le anomalie che insistono sui pannelli. Di solito queste tecniche si limitano allo scatto e alla successiva elaborazione di singole fotografie o di singoli frame di video, ma con un metodo innovativo è possibile generare un ortomosaico a partire dalle immagini acquisite. Tra i primi ad introdurre questa metodologia è stata Wesii, startup italiana che sfrutta algoritmi di AI e tecniche di rilievo dati con droni o aerei per abilitare l’analisi predittiva nel fotovoltaico.
Con gli ortomosaici, che Wesii ha generato ormai per più di 5 GW su 1500 impianti in tutto il mondo, si ottengono infatti i maggiori vantaggi in termini di monitoraggio e manutenzione programmata.
Cos’è un ortomosaico
Utilizzando droni o aerei, l’impianto fotovoltaico viene sorvolato e fotografie ad alta risoluzione vengono eseguite con grande sovrapposizione tra di loro, in modo che lo stesso pannello sia catturato da più scatti. Questo metodo di acquisizione permette successivamente di unire le immagini e di elaborarle in digitale allo scopo di eliminare qualsiasi distorsione dovuta alle lenti della camera o alla prospettiva.
Il risultato finale è, appunto, un ortomosaico: una mappa virtuale dell’intero impianto visto dall’alto, geometricamente corretta, localizzata e scalata nello spazio secondo coordinate note.
Differenza tra foto RGB originale (a sinistra) e stessa porzione di ortomosaico RGB (a destra)
Quali sono i vantaggi
1. Accuratezza: come accennato sopra, l’ortomosaico non si limita ad unire le fotografie acquisite ma anche a rimuovere le distorsioni della prospettiva e della camera. Questo significa che è possibile compiere misure geometriche accurate per dimensionare le anomalie o anche solo pianificare al meglio i lavori di manutenzione. Il metodo di acquisizione che permette di generare gli ortomosaici garantisce anche un’altissima affidabilità del dato termico, per via della grande sovrapposizione delle immagini richiesta e per la risoluzione raggiunta.
2. Pluralità di informazioni: eseguendo scatti con una normale camera visibile e una camera termografica contemporaneamente, da ogni ispezione vengono generati due ortomosaici, uno RGB e uno termico, che forniscono una panoramica completa di tutti pannelli, non solo quelli problematici. Avendoli sovrapposti e localizzati nello spazio, diventa più facile compararli, incrociare le informazioni e trovare subito indizi preziosi sulle anomalie rilevate nell’uno o nell’altro – ad esempio, molte anomalie termiche sono spesso causate da ostruzioni o ombreggiamenti che sono immediatamente riconoscibili nella mappa RGB. Anche gli ortomosaici generati da ispezioni successive nel corso del tempo vengono localizzati e sovrapposti, così da avere una perfetta stratificazione di informazioni e verificare come la salute di ogni singolo pannello si sia evoluta anno dopo anno.
3. Digitalizzazione: Sin dopo la prima ispezione, grazie agli ortomosaici viene disegnato uno “scheletro” digitale dell’impianto dove ogni pannello diventa un elemento che contiene tutte le informazioni a disposizione, anche di monitoraggi successivi. Temperature operative, severità delle anomalie, condizioni di ispezione, numero seriale del pannello – ogni cosa viene archiviata in un unico spazio, facile da analizzare e soprattutto indispensabile per estrarre statistiche utili a pianificare una manutenzione predittiva e non più reattiva.
4. Potenzialità: Il metodo di acquisizione descritto permette di generare ortomosaici, ma anche tanti altri prodotti che possono essere di grande utilità a seconda delle esigenze del cliente. Ad esempio, è possibile generare un modello 3D dell’impianto, che a sua volta consente di identificare pendenza e drenaggio del terreno, ombreggiamenti, modelli previsionali di produzione dei pannelli.
Quali sono le alternative?
Un metodo di ispezione che viene spesso adottato nel settore punta a registrare un “video radiometrico”, ovvero un video i cui singoli frame rilevano le temperature dei pannelli sotto osservazione.
Questo metodo è tradizionalmente scelto per via della grande frequenza di acquisizione dei frame del video, cosa che equivale a una grande sovrapposizione di immagini. Tuttavia, le camere termiche che i droni riescono a montare non sono raffreddate, ovvero hanno bisogno di un maggior numero di fotoni incidenti sul sensore per poter garantire sufficiente qualità del dato: raggiungere la frequenza di acquisizione del video radiometrico costringe quindi a effettuare un volo lento e a poca distanza dai pannelli.
Questo comporta numerose conseguenze negative. Da una parte, i tempi necessari a concludere l’ispezione si allungano e non è più possibile assicurare che le condizioni esterne (temperatura, irraggiamento, etc) rimangano costanti, inficiando la consistenza del dato e la sua confrontabilità con ispezioni successive negli anni; inoltre, i frame estratti dal video non hanno i requisiti necessari a generare un ortomosaico, con buona pace di tutti i benefici elencati.
Non solo: un video continuo non lascia alla camera termica il tempo di calibrare le misure durante il volo, e la lettura delle temperature perde accuratezza e affidabilità procedendo lungo i pannelli dell’impianto.
Per tutti questi motivi, Wesii ha messo a punto e continua ad apprezzare il metodo di ispezione che invece permette di produrre ortomosaici, con una frequenza di acquisizione che consente la calibrazione della camera termica dopo ogni scatto. Vengono catturate persino le più flebili anomalie, come il PID (Potential Induced Degradation, causa di perdita di potenza nei moduli) , e la sovrapposizione necessaria è comunque tale che ogni pannello compare in un numero di immagini consecutive che va dalle nove alle venti.
Particolare di un ortomosaico termico: anche le anomalie più leggere sono ben riconoscibili
Per di più, volare a una maggiore distanza rispetto a quanto richiederebbe un “video radiometrico” consente di concludere le ispezioni in tempo rapidi, assicurando condizioni esterne stabili e quindi un dato più consistente. Questo è assolutamente necessario per lo sviluppo di statistiche multitemporali e quindi di analisi predittiva.
*di Mauro Migliazzi, CEO e fondatore di Wesii
