La investigación realizada por científicos del Instituto Americano de Física ha demostrado el potencial de la computación basada en agrupación (clustering) para agilizar y mejorar la inspección de paneles fotovoltaicos.
Los investigadores afirman que el método propuesto solo requiere el conocimiento de datos meteorológicos anteriores, lo que elimina la necesidad de inspección de los módulos en el sitio. Los investigadores dijeron que la computación basada en la agrupación utilizada para el estudio se fundamenta en una relación de rendimiento a partir de parámetros meteorológicos que incluyen temperatura, presión, velocidad del viento, humedad, horas de sol, energía solar e incluso la fecha.
El modelo se basa en una combinación del modelo oculto de Markov (Hidden Markov Model), conocido por su aplicación en el aprendizaje por refuerzo y el reconocimiento de patrones temporales, y el modelo Fuzzy generalizado (Generalized Fuzzy Model), a menudo utilizado como un identificador para sistemas dinámicos no lineales y el algoritmo de entrenamiento de propagación hacia atrás.
Seguimiento en tiempo real
“El modelo oculto de Markov se utiliza para modelar sistemas que cambian aleatoriamente con estados no observados, u ocultos; el modelo Fuzzy generalizado intenta usar información imprecisa en su proceso de modelado”, escribieron los autores del artículo. “Estos modelos implican reconocimiento, clasificación, agrupación y recuperación de información, y son útiles para adaptar los métodos de inspección del sistema fotovoltaico”.
Según los investigadores, a diferencia de las tecnologías actualmente disponibles para medir la degradación de los módulos fotovoltaicos, el nuevo modelo permite el cálculo de la degradación en tiempo real. “Como resultado de la estimación en tiempo real, la acción preventiva se puede tomar instantáneamente si el resultado no es el esperado”, dijo el coordinador de investigación Parveen Bhola.
Los datos se recolectaron a partir de paneles de tecnología cristalina a-Si, p-Si y HIT. “Los paneles de tecnología HIT muestran la tasa de degradación más alta, seguidos por las tecnologías de p-Si y a-Si, en la región de estudio”, afirma el estudio.
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