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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Aquino Lopez, Jesus Pablo
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
Descripción
Sumario: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.
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