Análisis y diagnóstico del estado de paneles fotovoltaicos por el método de electroluminiscencia
Date
2024-12-03
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Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract
El uso de paneles fotovoltaico ha permitido obtener energía renovable y amigable con el medio
ambiente, pues tiene un impacto positivo en la reducción de gases de efecto invernadero. Su
rápida popularidad y su acelerado desarrollo tecnológico ha permitido la comercialización de
paneles en distintos ámbitos. Sin embargo, estos paneles pueden presentar defectos en sus
celdas que en algunos casos no pueden visualizarse e influyen en su performance y como
consecuencia en su tiempo de vida; por eso, existen las técnicas de trazador de curvas I-V, la
termografía y la electroluminiscencia que permiten obtener la información del estado del panel
fotovoltaico. En este trabajo de investigación, se ahonda en la técnica de electroluminiscencia
que permite obtener imágenes de alta resolución para analizar los defectos presentes en un
panel. Utilizando el sistema de electroluminiscencia “LumiSolarOutDoor”, esta técnica se
aplicó a los paneles fotovoltaicos de sistemas conectados a la red en la facultad de Física de la
Pontificia Universidad Católica del Perú con el objetivo de constituir una base de datos que
servirá para el entrenamiento de la red neuronal pre entrenada “ResNet-50” que realizará la
clasificación de su tecnología y del estado de degradación de cada celda que constituye el panel.
El algoritmo planteado realiza un preprocesamiento, filtrado, segmentación, extracción de
características y clasificación a las nuevas imágenes que se les desea analizar. Además, permite
la relación de un modelo eléctrico que traza la curva I-V en base los datos de la placa del panel
y los resultados de la clasificación por celda.
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Keywords
Generación de energía fotovoltaica, Electroluminiscencia, Procesamiento de imágenes--Técnicas digitales, Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
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