Methodology for automatic fault detection in photovoltaic arrays from artificial neural networks (2021)
Este artículo presenta una metodología para la detección automática de fallas en matrices fotovoltaicas. Debido a la gran importancia en la construcción de plantas fotovoltaicas cada vez más robustas, la detección automática de averías se ha convertido en una herramienta necesaria para alargar la vida útil de estas plantas, evitar paradas del sistema y reducir graves problemas de seguridad. En el presente estudio se detectan nueve posibles fallas, provocadas por un mal funcionamiento de los diodos de bypass y bloqueo. La solución consiste en entrenar dos modelos basados en redes neuronales artificiales, el primer modelo es un clasificador binario que detecta si ocurre o no una falla, el segundo es un clasificador multiclase que detecta el tipo de falla. Los modelos obtenidos fueron entrenados a partir de datos de simulación, en una arquitectura de 9 paneles fotovoltaicos interconectados en tres filas por matriz de tres columnas (extensible a sistemas más grandes). La evaluación muestra que el sistema de predicción tiene una precisión total del 92,95%. Finalmente, esta metodología se pretende implementar en Colombia, en zonas de difícil acceso y no interconectadas a la red eléctrica, buscando reducir el mantenimiento correctivo.