Un equipo de investigación de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Computación de la Universidad de Purdue ha desarrollado un nuevo modelo para medir la degradación de los paneles solares.
El modelo, llamado Suns-Vmp Method, se basa en un algoritmo que aún se encuentra en una etapa experimental, pero que, según sus creadores, es capaz de combinar el análisis de los datos del pronóstico del tiempo con datos de punto de máxima potencia (MPP) del sistema de energía solar.
Según los científicos, su algoritmo, que requiere datos sobre el medio ambiente, temperatura de la celda e irradiación, es capaz de recrear curvas IV utilizando las características MPP diarias dependientes de la iluminación natural y de la temperatura para adaptarse a modelos de circuitos basados en la física. Esto permite la determinación de la evolución dependiente del tiempo de los parámetros del circuito, así como proporcionar una idea de las modalidades de degradación dominantes de los módulos solares, como las fallas en los enlaces de soldadura.
El algoritmo, definido como continuamente auto-filtrado, ya ha sido probado en una instalación del Laboratorio Nacional de Energía Renovable del Departamento de Energía de EE. UU. “Nuestro análisis indica que los módulos solares se degradaron a una tasa de 0.7% / año debido a la decoloración y debilitación de los enlaces de soldadura”, señaló el grupo de investigación.
Además, el algoritmo puede diagnosticar la patología de los módulos solares con degradación no uniforme, como la delaminación no uniforme y la degradación inducida por PID, aunque todavía no puede extraer correctamente los parámetros del circuito degradado bajo una amplia variabilidad de rendimiento.
Los investigadores ahora apuntan a mejorar el algoritmo utilizando también otros modelos basados en la física. “Esperamos que el algoritmo pueda mostrar cuánta energía produce una granja solar en 30 años al observar la relación entre los datos de pronóstico del tiempo y la proyección de los parámetros del circuito eléctrico”, afirmaron.
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