L’estate porta con sé un’abbondanza di energia solare, ma anche sfide operative che possono compromettere la massima efficienza degli impianti fotovoltaici. L’irradiazione tra giugno e agosto è ai massimi livelli, ma il surriscaldamento dei moduli e i picchi termici possono ridurre la resa, dunque, per ottenere il massimo dalla produzione solare estiv  è fondamentale intervenire sia sull’architettura dell’impianto che sulla gestione operativa. Le soluzioni più efficaci includono l’uso di tracker solari monoassiali e biassiali, l’adozione di moduli bifacciali e l’implementazione di tecnologie predittive per la manutenzione.

Tracker solari: monoassiali vs biassiali

I tracker monoassiali, che seguono il sole lungo un asse (solitamente est-ovest), garantiscono un incremento di produzione tra il 20% e il 30% rispetto ai sistemi fissi. In estate, grazie all’elevato angolo di incidenza solare, il vantaggio è ancora più marcato.
I tracker biassiali, capaci di inseguire il sole su due assi, offrono prestazioni superiori con incrementi fino al 45%, secondo simulazioni condotte in Europa e Nord Africa. Tuttavia, comportano costi iniziali e di manutenzione più elevati. Strategie come il “diffuse tracking” permettono di ottenere un ulteriore +2% di resa anche nei giorni nuvolosi, frequenti in molte aree europee.

Moduli bifacciali: doppia superficie, doppia efficienza

I moduli bifacciali rappresentano una leva strategica per l’ottimizzazione estiva ed essendo in grado di catturare la radiazione solare sia frontalmente che posteriormente, offrono un incremento di rendimento tra il 10% e il 15% rispetto ai moduli tradizionali, soprattutto se installati su superfici riflettenti e in combinazione con tracker. Secondo il report IEA PVPS 2024, l’accoppiata moduli bifacciali + tracker monoassiale è oggi lo standard per il miglior rapporto tra costo del kWh e durata dell’impianto, soprattutto nei parchi solari utility scale.

Manutenzione predittiva: prevenire i fermi e proteggere la produzione

Le alte temperature estive aumentano il rischio di hot spot, delaminazioni e mismatch nei moduli fotovoltaici, per questo il monitoraggio termico continuo e la manutenzione predittiva sono diventati elementi chiave nella gestione degli impianti.
Tecnologie basate su intelligenza artificiale e machine learning permettono di anticipare guasti e degrado, riducendo i fermi impianto fino al 20% rispetto ai modelli tradizionali di O&M. Lo studio COMLAT (India, 2024) evidenzia come l’uso di reti neurali e algoritmi ibridi migliori l’affidabilità e la continuità produttiva.