Innovador método chino revoluciona el diagnóstico de fallos en paneles solares con IA avanzada
31 julio, 2025
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Investigadores de la Universidad de Shandong en China han desarrollado un método innovador para el diagnóstico de fallos en arreglos fotovoltaicos (PV), combinando ingeniería de características y redes neuronales convolucionales unidimensionales (1D-CNN). Este enfoque se destaca por su capacidad para normalizar las entradas de datos, haciéndolas independientes del tamaño o la disposición del sistema, lo que mejora la generalización del modelo en datos limpios o ruidosos.
El equipo creó un conjunto de datos utilizando un arreglo PV simulado en MATLAB/Simulink, compuesto por 20 módulos organizados en cuatro cadenas paralelas. Se evaluaron seis escenarios, uno de operación regular y cinco con fallos: cortocircuito, fallo de arco, condición de sombreado parcial, circuito abierto y degradación. Con variaciones de irradiancia, temperatura y resistencia, se generaron 16,200 muestras de curvas I-V.
La técnica de normalización de características desarrollada por los investigadores ajusta datos eléctricos crudos a porcentajes, indicando la pérdida de rendimiento. Estos datos procesados se introdujeron en un 1D-CNN, utilizando el algoritmo de optimización Adam. El modelo fue entrenado con el 80% de los datos y probado con el 20% restante.
El método fue evaluado en condiciones de datos limpios y ruidosos, añadiendo ruido gaussiano, y se probó con diferentes tamaños de arreglos y topologías, como serie-paralelo (SP), total-cruzado (TCT), panal (HC) y puente-enlazado (BL). Comparado con otros modelos de inteligencia artificial, el método mostró una precisión superior al 99% en entornos limpios y ruidosos.
Los resultados destacan la robustez del modelo, alcanzando una precisión del 99.90% en topologías HC y más del 99.63% en TCT y BL. Este avance, publicado en la revista International Journal of Electrical Power & Energy Systems, subraya la importancia de las características normalizadas para optimizar el rendimiento del modelo y mejorar su adaptabilidad.
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