Metodología de auditoría y optimización de la eficiencia de granja solar mediante tratamiento de imagen
"El proyecto consiste en proponer una herramienta adicional para la auditoria de granjas solares. Esto se hace mediante tratamiento de imágenes a partir de 2 redes neuronales convolucionales (CNN). La primera utilizada para extraer los paneles de la imagen con el uso de segmentación semántica....
- Autores:
-
Rico Espinosa, Alejandro Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44436
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/44436
- Palabra clave:
- Sistemas de energía fotovoltaicos
Redes neurales (Computadores)
Paneles solares fotovoltáicos
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | "El proyecto consiste en proponer una herramienta adicional para la auditoria de granjas solares. Esto se hace mediante tratamiento de imágenes a partir de 2 redes neuronales convolucionales (CNN). La primera utilizada para extraer los paneles de la imagen con el uso de segmentación semántica. La segunda de ellas para la detección y clasificación de fallas físicas en los paneles (sombra, tierra y fisura). Para la evaluación del método se utilizó validación cruzada con un set balanceado de imágenes."--Tomado del Formato de Documento de Grado. |
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