Investigadores españoles desarrollan innovadoras metodologías para detectar anomalías en sistemas fotovoltaicos
27 junio, 2024
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Un equipo de investigadores españoles ha desarrollado dos innovadoras metodologías para detectar anomalías en el funcionamiento de los sistemas fotovoltaicos. Estos métodos se basan en requerimientos mínimos de datos y utilizan algoritmos de mínimos cuadrados recursivos (RLS, por sus siglas en inglés) para identificar problemas.
La primera metodología está diseñada para detectar pérdidas repentinas de eficiencia a corto plazo, mientras que la segunda es una técnica a largo plazo para monitorear la degradación de una planta solar. Ambas metodologías se caracterizan por su dependencia de variables de entrada mínimas, una elección de diseño deliberada para facilitar su aplicación en instalaciones con disponibilidad limitada de datos. Esta característica práctica permite que los enfoques propuestos se implementen en plantas de energía solar preexistentes sin la necesidad de instalar equipos adicionales.
Los científicos implementaron el algoritmo RLS, un método de filtro adaptativo utilizado en el procesamiento de señales y sistemas de control para minimizar el error entre una señal deseada y una señal estimada. Para ambos modelos, es necesario el dato de radiación en el Plano del Array Fotovoltaico (POA), ya que la generación de energía fotovoltaica se correlaciona directamente con este.
Después de diseñar los dos algoritmos de detección de fallas, el equipo de investigación los probó en varias plantas fotovoltaicas en diferentes ubicaciones en España. Algunas eran completamente nuevas, mientras que otras tenían más de diez años.
El modelo a corto plazo se probó en 22 plantas fotovoltaicas y demostró que la evolución de los coeficientes resultantes del uso del algoritmo RLS puede utilizarse para la detección de fallas. El modelo a largo plazo selecciona el modelo más representativo de la planta fotovoltaica de cada mes de operación y los compara prediciendo la generación de energía fotovoltaica en un año base.
Los resultados mostraron que el algoritmo fue capaz de rastrear la degradación anual promedio esperada del 1.5% en 4 de las instalaciones y detectó un patrón de degradación abrupta en una instalación. Estos hallazgos se presentaron en el artículo «Detección de la operación anormal de sistemas fotovoltaicos con requisitos mínimos de datos basados en algoritmos de mínimos cuadrados recursivos», publicado en Solar Energy.
El grupo de investigación estuvo compuesto por académicos del Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE) y la Universidad Técnica de Cataluña en España.
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