Desarrollo de un algoritmo para estimar las corrientes de cortocircuito de un panel fotovoltaico mediante el procesamiento de imágenes (2019)
A raíz del cambio climático las energías renovables han tomado gran relevancia para hacer frente a esta problemática. Entre las más popularizadas se encuentra la energía fotovoltaica debido a sus costos y eficiencia, sin embargo en este aspecto aún hay mejoras que realizar. La eficiencia energética de un panel PV se puede mejorar a partir del seguimiento del punto de máxima potencia (MPP). Sin embargo, el comportamiento del panel se ve afectado cuando opera en condiciones de sombreado parcial, produciendo múltiples MPPs. La presencia de máximos locales puede ocasionar que los sistemas de MPPT no ubiquen el máximo global, disminuyendo la potencia que se puede extraer del panel fotovoltaico. El propósito de este trabajo es aportar a la optimización de la energía fotovoltaica en términos del procesamiento de imágenes, minimizando la disrupción en la operación del panel PV al desarrollar un algoritmo basado en IA, capaz de estimar las corrientes de cortocircuito de un panel fotovoltaico, de manera que puedan ser usadas para alimentar modelos matemáticos propuestos en diversos estudios para que estos ayuden a mejorar la ubicación del MPP al poder acotar la región en la que se encuentra el punto de máxima potencia global. Se recolectaron imágenes del panel fotovoltaico usando una cámara óptica y también se generaron barridos en tensión versus corriente haciendo uso de una carga electrónica programable. Se usaron descriptores de luminancia para entrenar los modelos de estimación basados en el método de árbol de decisión. Los resultados obtenidos en la estimación de corrientes, a partir de los modelos entrenados, mostraron bajo índice de error y una relación lineal con los datos conocidos. Cómo ventajas se tiene la facilidad de implementación, precisión y bajos costos.