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Algoritmos inteligentes para detectar problemas en paneles solares en tejados

2024-05-07

En la Universidad de Nueva Gales del Sur y la Universidad Tecnológica de Sydney, los investigadores han creado algoritmos innovadores diseñados para identificar diversos problemas que disminuyen la eficiencia de los paneles solares, como problemas de cableado, degradación y sombra.

 

El profesor titular Fiacre Rougieux de la Escuela de Ingeniería de Energía Fotovoltaica y Renovable de la UNSW enfatizó que esta tecnología podría avanzar significativamente en el diagnóstico de fallas en los sistemas fotovoltaicos. Destacó su capacidad para detectar problemas como recortes, disparos y límites de exportación, y lo calificó como un desarrollo transformador para quienes administran sistemas solares residenciales y comerciales en Australia.

 

“Utilizando datos de inversores y tomas de corriente cada cinco minutos, nuestro algoritmo identifica con precisión los problemas de rendimiento, facilitando una rectificación rápida y mejorando la producción de energía”, explicó Rougieux.

 

El desarrollo es parte de un proyecto de NSW Smart Sensing Network. El equipo ha introducido un método de diagnóstico de doble nivel que emplea sensores y diversas técnicas analíticas. Este método aborda las ineficiencias de los paneles solares, que son responsables de pérdidas globales anuales estimadas de alrededor de AUD 7 mil millones ($4,6 mil millones) debido a problemas evitables.

 

Rougieux describió su enfoque pionero, que utiliza datos de energía de CA para identificar ampliamente problemas como la pérdida total de generación y el disparo del sistema. Este método es particularmente versátil, compatible con cualquier inversor o sistema de seguimiento de tomas de corriente.

 

Además, los investigadores han ideado un algoritmo más matizado que incorpora datos de CA y CC. Esto permite un examen y una categorización más detallados de problemas específicos como problemas de sombreado y conexión en cadenas de paneles solares. Rougieux señaló que esta sofisticada herramienta de diagnóstico combina reglas estadísticas y aprendizaje automático para abordar casos que eluden los métodos tradicionales.

 

La tecnología recientemente desarrollada se ha incorporado con éxito a una plataforma comercial actualmente utilizada por Global Sustainable Energy Solutions para supervisar más de 100 MW de instalaciones solares. Esta integración se ha llevado a cabo en más de 1200 sistemas fotovoltaicos, según el líder del equipo de UTS, Ibrahim Ibrahim.

 

Ibrahim destacó el impacto significativo de esta tecnología y señaló que ha fomentado estrategias de gestión proactiva que no solo maximizan la producción de energía sino que también aumentan la confiabilidad general de los sistemas. "Este avance tecnológico reduce las pérdidas evitables valoradas en miles de millones a escala global, lo que se traduce en ahorros considerables para los propietarios de sistemas fotovoltaicos", afirmó.

 

Fiacre Rougieux explicó con más detalle los beneficios prácticos del software, particularmente en la reducción de la dependencia de costosos contratistas in situ para diagnosticar problemas de rendimiento. Contó un caso en el que el sistema solar de un ayuntamiento había tenido un rendimiento deficiente durante cinco meses sin ser detectado en virtud de un contrato de mantenimiento. "Nuestros algoritmos identificaron el problema casi de inmediato, revelando una gran cantidad de problemas no detectados en los sistemas mantenidos por los contratistas", reveló Rougieux.

 

El equipo está trabajando activamente para perfeccionar aún más estos algoritmos. Su objetivo es ampliar las capacidades de diagnóstico de la tecnología para incluir una gama más amplia de problemas como sombras, suciedad y fallas complejas en el lado de la red, ampliando así el alcance y la efectividad de su solución.

 

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