Científicos de la Universidad de Utrecht (Países Bajos) han creado un algoritmo de detección de sombras para sistemas fotovoltaicos en tejados. Afirman que puede detectar los momentos en los que los sistemas empiezan a funcionar mal, al tiempo que distingue las sombras de otras causas de mal funcionamiento.
El algoritmo puede utilizarse para la supervisión automatizada y sin supervisión de sistemas fotovoltaicos residenciales parcialmente sombreados. Los científicos afirman que puede crear un conjunto de datos de referencia basado en sistemas fotovoltaicos vecinos con características similares.
“El nuevo algoritmo se basa en dos algoritmos más antiguos, desarrollados a partir de datos de producción fotovoltaica extraídos mediante una instalación de pruebas, y se ajusta según las necesidades de los datos extraídos de sistemas residenciales”, explican los investigadores.
El algoritmo determina si los fallos detectados han sido causados por sombras u otros factores. A continuación, crea un perfil para cada sombra que afecta a un sistema.
“El perfil de sombra resultante puede utilizarse para calcular la pérdida de energía debida a cualquier obstáculo y para predecir la sombra en un año futuro con el fin de distinguirla inmediatamente de cualquier avería ocurrida”, afirma el equipo de investigación.
El grupo probó la nueva metodología en una amplia muestra de sistemas fotovoltaicos, incluidos algunos con inversores de string, para distintos tipos de sombras. Afirmaron que el nuevo algoritmo puede aislar las averías debidas a sombras del resto de la muestra y estimar las pérdidas de potencia relacionadas.
“Además, procesando un año completo de datos con el algoritmo propuesto, se pueden estimar las pérdidas de energía debidas a una sombra potencial para años futuros”, explicaron. “Así, cualquier nueva pérdida de potencia observada puede identificarse inmediatamente y el operador/propietario del sistema puede tomar las medidas adecuadas para repararla muy rápidamente”.
Los investigadores presentaron la novedosa metodología en “A density-based time-series data analysis methodology for shadow detection in rooftop photovoltaic systems” (Una metodología de análisis de datos de series temporales basada en la densidad para la detección de sombras en sistemas fotovoltaicos sobre tejado), publicado recientemente en Progress in Photovoltaics.
“El método ha demostrado ser muy adecuado en los ejemplos presentados y puede utilizarse también en una plataforma de monitorización en línea basada en la nube, donde los datos de potencia combinados de sistemas fotovoltaicos vecinos, en los que los paneles están conectados como cadenas a inversores, podrían formar datos de referencia para cada sistema fotovoltaico monitorizado”, concluyeron.
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