A pesquisa realizada por cientistas do Instituto Americano de Física demonstrou o potencial da computação baseada no agrupamento (clustering) para acelerar e melhorar a inspeção de painéis fotovoltaicos.
Os pesquisadores afirmam que o método proposto requer apenas conhecimento de dados meteorológicos anteriores, o que elimina a necessidade de inspeção dos módulos in situ. Os pesquisadores disseram que o cálculo baseado no cluster usado para o estudo é baseado em uma relação de desempenho de parâmetros meteorológicos que incluem temperatura, pressão, velocidade do vento, umidade, horas de sol, energia solar e até mesmo a data.
O modelo é baseado em uma combinação do modelo de Markov oculto (Hidden Markov Model), conhecido por sua aplicação no aprendizado por reforço e reconhecimento de padrões temporais, e o generalizado Fuzzy Model, frequentemente usado como um identificador para sistemas dinâmicos não lineares e o algoritmo de treinamento de propagação retrógrada.
Acompanhamento em tempo real
«O modelo de Markov oculto é usado para modelar sistemas que mudam aleatoriamente com estados não observados ou ocultos; O modelo Fuzzy generalizado tenta usar informações imprecisas em seu processo de modelagem», escreveram os autores do artigo. «Esses modelos envolvem reconhecimento, classificação, agrupamento e recuperação de informações e são úteis para adaptar os métodos de inspeção do sistema fotovoltaico.»
Segundo os pesquisadores, ao contrário das tecnologias atualmente disponíveis para medir a degradação dos módulos fotovoltaicos, o novo modelo permite o cálculo da degradação em tempo real. «Como resultado da estimativa em tempo real, a ação preventiva pode ser tomada instantaneamente se o resultado não for o esperado», disse o coordenador da pesquisa, Parveen Bhola.
Os dados foram coletados dos painéis de tecnologia cristalina a-Si, p-Si e HIT. «Os painéis de tecnologia HIT apresentam a maior taxa de degradação, seguidos pelas tecnologias p-Si e a-Si, na região de estudo», afirma o estudo.
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