Detección de anomalías en paneles fotovoltaicos en base a imágenes multiespectrales

Abstract

El estudio de la energía solar responde a las necesidades energéticas actuales a nivel mundial debido a que es una fuente de energía abundante, virtualmente inagotable y amigable con el medio ambiente. La energía solar puede transformarse en energía eléctrica mediante celdas solares fotovoltaicas, las que captan el flujo de fotones proveniente del sol y lo transforman en un flujo de electrones mediante el efecto fotoeléctrico. Típicamente, las celdas fotovoltaicas presentan una eficiencia de conversión de entre 12 % y 25 %, donde el porcentaje restante es disipado como energía calórica sobre su estructura, lo que incrementa su nivel de temperatura. La acumulación de polvo, trizaduras, fatiga de materiales, sombras parciales, entre otros, también facilitan el aumento de temperatura en las celdas, lo que, de perdurar en el tiempo, genera fallas en su funcionamiento. Una celda fotovoltaica con fallas presenta, por consecuencia, una menor eficiencia de conversión energética. Aquello es indeseado para el operador de una planta solar, por lo que la detección oportuna de fallas es una tarea fundamental para que la planta opere en su punto máximo de eficiencia en todo momento. Las fallas pueden ser detectadas mediante el análisis de imágenes multiespectrales, donde el análisis del espectro infrarrojo señala las fallas relacionadas al efecto de la temperatura (hot spots), mientras que el análisis del espectro visible indica la presencia fisuras y fracturas presentes en los paneles. Ambos procesos entregan un diagnóstico gráfico de alta precisión del estado de los paneles fotovoltaico de la planta solar, lo que permite tomar las medidas adecuadas para minimizar las pérdidas de producción ocasionadas por la falla de celdas solares. El análisis del espectro visible es efectuado mediante el procesamiento digital de aquellas imágenes, manipulándolas para determinar los puntos donde existen impactos sobre los paneles. Por otra parte, el análisis del espectro infrarrojo requiere aislar los paneles de su entorno para estudiar su distribución de temperatura. Esta tarea es llevada a cabo mediante el procesamiento digital de las imágenes termográficas. Además se analiza la factibilidad del uso de redes neuronales convolucionales recurrentes para la segmentación de los paneles fotovoltaicos del resto de la imagen. Ambos análisis permiten generar un modelo detección automática de fallas en plantas solares, simplificando las tareas de mantención y optimizando los costos asociados a la operación.