Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales
Descripción del Articulo
La detección de fallos físicos en paneles que forman parte de plantas fotovoltaicas (PV) implica típicamente el análisis de imágenes térmicas y electroluminiscentes, lo que hace que sea imposible identificar el origen del fallo en la planta. Este trabajo se propone generar un método de clasificación...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/15660 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12773/15660 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Paneles fotovoltaicos imágenes RGB red neuronal convolucional https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
| id |
UNSA_b74ca839bfcc704e37c5b576aeeef1c3 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/15660 |
| network_acronym_str |
UNSA |
| network_name_str |
UNSA-Institucional |
| repository_id_str |
4847 |
| dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| title |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| spellingShingle |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales Aquino Lopez, Jesus Pablo Paneles fotovoltaicos imágenes RGB red neuronal convolucional https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
| title_short |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| title_full |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| title_fullStr |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| title_full_unstemmed |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| title_sort |
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales |
| author |
Aquino Lopez, Jesus Pablo |
| author_facet |
Aquino Lopez, Jesus Pablo |
| author_role |
author |
| dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Sacasqui Huaito, Marcos Rogger |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Aquino Lopez, Jesus Pablo |
| dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Paneles fotovoltaicos imágenes RGB red neuronal convolucional |
| topic |
Paneles fotovoltaicos imágenes RGB red neuronal convolucional https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
| dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
| description |
La detección de fallos físicos en paneles que forman parte de plantas fotovoltaicas (PV) implica típicamente el análisis de imágenes térmicas y electroluminiscentes, lo que hace que sea imposible identificar el origen del fallo en la planta. Este trabajo se propone generar un método de clasificación automática de fallas físicas para plantas fotovoltaicas utilizando redes neuronales convolucionales para la segmentación semántica y la clasificación partir de imágenes RGB. Este estudio muestra resultados experimentales para 2 clases de salida que se identifica como una falla y ninguna falla, este estudio será de mucha ayuda para la detección de fallas en las centrales de generación de energía eléctrica mediante el uso de paneles solares en la región sur de Perú. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-03-16T14:43:32Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-03-16T14:43:32Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2022 |
| dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12773/15660 |
| url |
http://hdl.handle.net/20.500.12773/15660 |
| dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
| dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa |
| dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
PE |
| dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa Repositorio Institucional - UNSA |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UNSA-Institucional instname:Universidad Nacional de San Agustín instacron:UNSA |
| instname_str |
Universidad Nacional de San Agustín |
| instacron_str |
UNSA |
| institution |
UNSA |
| reponame_str |
UNSA-Institucional |
| collection |
UNSA-Institucional |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/d62f5ec4-9d9a-4e32-861f-7187d629eabf/download https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/d4c0aecd-1bbb-4ffa-91aa-d89c39723c57/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
c4bd80160816b0086cc7096d28b3b595 c52066b9c50a8f86be96c82978636682 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional UNSA |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unsa.edu.pe |
| _version_ |
1850325997989134336 |
| spelling |
Sacasqui Huaito, Marcos RoggerAquino Lopez, Jesus Pablo2023-03-16T14:43:32Z2023-03-16T14:43:32Z2022La detección de fallos físicos en paneles que forman parte de plantas fotovoltaicas (PV) implica típicamente el análisis de imágenes térmicas y electroluminiscentes, lo que hace que sea imposible identificar el origen del fallo en la planta. Este trabajo se propone generar un método de clasificación automática de fallas físicas para plantas fotovoltaicas utilizando redes neuronales convolucionales para la segmentación semántica y la clasificación partir de imágenes RGB. Este estudio muestra resultados experimentales para 2 clases de salida que se identifica como una falla y ninguna falla, este estudio será de mucha ayuda para la detección de fallas en las centrales de generación de energía eléctrica mediante el uso de paneles solares en la región sur de Perú.application/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12773/15660spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSAPaneles fotovoltaicosimágenes RGBred neuronal convolucionalhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDU46506810https://orcid.org/0000-0001-5975-87119364165711167Cucho Flores, Robert RichardCallo Conto, ManuelSacasqui Huaito, Marcos Roggerhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisMaestría en Gestión de la Energía con mención en ElectricidadUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y ServiciosMaestro en Gestión de la Energía con mención en ElectricidadORIGINALUPaqlojp.pdfUPaqlojp.pdfapplication/pdf900173https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/d62f5ec4-9d9a-4e32-861f-7187d629eabf/downloadc4bd80160816b0086cc7096d28b3b595MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/d4c0aecd-1bbb-4ffa-91aa-d89c39723c57/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD5220.500.12773/15660oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/156602023-03-16 15:06:00.737http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.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 |
| score |
13.956404 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
