Propuesta de optimización del plan de mantenimiento preventivo en un parque solar en El Salvador utilizando modelos avanzados

Abstract

El Salvador ha experimentado una creciente participación de fuentes renovables en la generación eléctrica durante la última década, como parte de una transformación energética orientada hacia la sostenibilidad. Esta transición está respaldada por la Política Energética Nacional 2020–2050 [1], que establece como prioridad estratégica el incremento sostenido del uso de recursos como la energía solar, eólica, geotérmica e hidroeléctrica, con el objetivo de reducir la dependencia de derivados del petróleo y avanzar hacia un sistema energético bajo en carbono, reforzado también por el creciente interés por la transformación digital y la incorporación de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), tanto en el sector público como privado, por medio de esfuerzos legislativos y estratégicos como la creación de la Agencia Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA), que promueve el uso de IA en diferentes sectores incluyendo el energético. Por consiguiente, su aplicación en el sector, particularmente en la gestión de mantenimiento de plantas solares, que aún enfrentan retos relacionados con la variabilidad de su disponibilidad, representa una oportunidad clave para mejorar la confiabilidad y reducir los costos de operación y mantenimiento, que en ocasiones pueden estar asociados a fallas inesperadas.