Fecha: 10 de enero de 2019.
Fuente: Instituto Americano de Física
Resumen: ¿Cómo se inspeccionan los paneles solares en tiempo real, de una manera rentable y eficiente? Los investigadores ahora han desarrollado y mejorado las alternativas estadísticas y basadas en el aprendizaje automático para permitir la inspección en tiempo real de los paneles solares. Su investigación encontró una nueva aplicación para el cálculo basado en agrupación, que utiliza datos meteorológicos pasados para calcular los índices de rendimiento y las tasas de degradación.
A pesar de los muchos beneficios y la relativa popularidad como fuente de energía renovable, eventualmente, el sol se pone incluso en los mejores paneles solares. Con el tiempo, las células solares se enfrentan al daño del clima, los cambios de temperatura, la suciedad y la exposición a los rayos UV. Las células solares también requieren inspecciones para mantener los niveles de rendimiento de las células y reducir las pérdidas económicas.
Entonces, ¿cómo se inspeccionan los paneles en tiempo real, de una manera rentable y eficiente en el tiempo? Parveen Bhola, investigadora del Instituto Thapar de Ingeniería y Tecnología de la India, y Saurabh Bhardwaj, profesor asociado de la misma institución, pasaron los últimos años desarrollando y mejorando alternativas estadísticas y basadas en el aprendizaje automático para permitir la inspección en tiempo real de la energía solar. los paneles Su investigación encontró una nueva aplicación para el cálculo basado en agrupación, que utiliza datos meteorológicos pasados para calcular los índices de rendimiento y las tasas de degradación. Este método también permite la inspección fuera del sitio.
La computación basada en la agrupación es ventajosa para este problema debido a su capacidad para acelerar el proceso de inspección, evitando daños adicionales y acelerando las reparaciones, al utilizar una relación de rendimiento basada en parámetros meteorológicos que incluyen temperatura, presión, velocidad del viento, humedad, horas de sol. Energía solar, e incluso el día del año. Los parámetros se adquieren y evalúan fácilmente y pueden medirse desde ubicaciones remotas.
La mejora de los sistemas de inspección de células fotovoltaicas podría ayudar a los inspectores a solucionar problemas de manera más eficiente y, potencialmente, a pronosticar y controlar las dificultades futuras. Es probable que la computación basada en clústeres arroje luz sobre nuevas formas de administrar los sistemas de energía solar, optimizando los rendimientos fotovoltaicos e inspirando futuros avances tecnológicos en el campo.
"La mayoría de las técnicas disponibles calculan la degradación de los sistemas fotovoltaicos (fotovoltaicos) mediante inspección física en el lugar. Este proceso requiere mucho tiempo, es costoso y no se puede utilizar para el análisis en tiempo real de la degradación", dijo Bhola. "El modelo propuesto estima la degradación en términos de índice de rendimiento en tiempo real".
Bhola y Bhardwaj trabajaron juntos antes y desarrollaron el modelo para estimar la radiación solar utilizando una combinación del Modelo de Markov Oculto y el Modelo Difuso Generalizado.
El modelo de Markov oculto se utiliza para modelar sistemas que cambian aleatoriamente con estados no observados u ocultos; El Modelo difuso generalizado intenta utilizar información imprecisa en su proceso de modelado. Estos modelos implican reconocimiento, clasificación, agrupación y recuperación de información, y son útiles para adaptar los métodos de inspección del sistema fotovoltaico.
Los beneficios de la inspección fotovoltaica en tiempo real van más allá de medidas sensibles al tiempo y rentables. Este nuevo método propuesto también puede mejorar los modelos actuales de pronóstico de energía solar. Bhola observó que la potencia de salida de un panel solar, o conjunto de paneles solares, podría pronosticarse con una precisión aún mayor. La estimación y la inspección en tiempo real también permiten una respuesta rápida en tiempo real.
"Como resultado de la estimación en tiempo real, la acción preventiva se puede tomar instantáneamente si la salida no es por el valor esperado", dijo Bhola. "Esta información es útil para ajustar los modelos de pronóstico de energía solar. Por lo tanto, la potencia de salida se puede pronosticar con mayor precisión".
