Pesquisadores do Instituto Tecnológico da Costa Rica desenvolveram um novo algoritmo de detecção de falhas para sistemas fotovoltaicos com base na técnica de teste de diferença mínima significativa (LSD).
LSD é um conjunto de testes T individuais que permitem que as médias de duas ou mais variáveis predeterminadas sejam comparadas. Os testes T são usados para avaliar a significância das diferenças entre os grupos, determinando se há uma diferença significativa entre as médias dos dois grupos.
«O algoritmo de detecção de falhas proposto é baseado na ideia de que um conjunto de módulos fotovoltaicos quase idênticos produz resultados estatísticos equivalentes quando confrontados com o mesmo estímulo, como irradiância e temperatura», disseram os cientistas.
A abordagem proposta foi testada em um conjunto simulado sob condições de teste padrão usando o modelo Simulink. Todos os módulos do sistema simulado tinham um sensor de tensão conectado em paralelo aos seus terminais de saída e cada string tinha um sensor de corrente. Dois algoritmos de teste LSD foram aplicados a esses sinais de tensão e corrente.
O algoritmo pode detectar e localizar uma série de falhas. Ele também pode detectar quando não há falhas afetando o painel solar.
“Ele é capaz de detectar e localizar diferentes tipos de falhas, também detecta quando o problema foi resolvido e não produz uma detecção falsa”, afirmam os acadêmicos. «Outra característica positiva desse algoritmo é que ele pode detectar cinco falhas diferentes, independentemente do tipo.»
Os cientistas afirmaram que o teste demonstrou a capacidade de processar medições de corrente ou voltagem para distinguir um atraso das médias, em tempo real.
“Isso não significa que o algoritmo seja infalível, cuidados especiais devem ser tomados quando há falhas simultâneas do mesmo tipo, pois essa situação pode ocultar as falhas”, disse o grupo de pesquisa, acrescentando que resolverá esse problema na próxima versão do algoritmo.
A técnica é descrita em «Photovoltaic Array Fault Detection Algorithm Based on Least Significant Difference Test«, publicado na Applied Computer Sciences in Engineering.
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