A pesar de los muchos beneficios y la relativa popularidad como fuente de energía renovable, finalmente, el sol se pone incluso en los mejores paneles solares. Tiempo extraordinario, las células solares se enfrentan a daños por el clima, cambios de temperatura, ensuciamiento, y exposición a los rayos UV. Las células solares también requieren inspecciones para mantener los niveles de rendimiento de las células y reducir las pérdidas económicas.

Entonces, ¿Cómo se inspeccionan los paneles en tiempo real? de una manera que sea a la vez rentable y eficiente en el tiempo? Parveen Bhola, investigador del Instituto Thapar de Ingeniería y Tecnología de la India, y Saurabh Bhardwaj, un profesor asociado en la misma institución, pasó los últimos años desarrollando y mejorando alternativas estadísticas y basadas en el aprendizaje automático para permitir la inspección en tiempo real de los paneles solares. Su investigación encontró una nueva aplicación para la computación basada en clústeres, que utiliza datos meteorológicos pasados ​​para calcular las tasas de rendimiento y las tasas de degradación. Este método también permite la inspección fuera del sitio.

La computación basada en clústeres es ventajosa para este problema debido a su capacidad para acelerar el proceso de inspección. prevenir daños mayores y acelerar las reparaciones, mediante el uso de una relación de rendimiento basada en parámetros meteorológicos que incluyen la temperatura, presión, velocidad del viento, humedad, horas de sol, energía solar, e incluso el día del año. Los parámetros se adquieren y evalúan fácilmente, y se puede medir desde ubicaciones remotas.

La mejora de los sistemas de inspección de células fotovoltaicas podría ayudar a los inspectores a solucionar problemas de manera más eficiente y, potencialmente, a pronosticar y controlar las dificultades futuras. Es probable que la computación basada en clústeres arroje luz sobre nuevas formas de administrar los sistemas de energía solar, optimizar los rendimientos fotovoltaicos, e inspirando futuros avances tecnológicos en el campo.

"La mayoría de las técnicas disponibles calculan la degradación de los sistemas fotovoltaicos (fotovoltaicos) mediante una inspección física in situ. Este proceso requiere mucho tiempo, costoso, y no se puede utilizar para el análisis de la degradación en tiempo real, ", Dijo Bhola." El modelo propuesto estima la degradación en términos de relación de rendimiento en tiempo real ".

Bhola y Bhardwaj trabajaron juntos antes y desarrollaron el modelo para estimar la radiación solar utilizando una combinación del modelo oculto de Markov y el modelo difuso generalizado.

El modelo oculto de Markov se utiliza para modelar sistemas que cambian aleatoriamente con o estados ocultos; el modelo difuso generalizado intenta utilizar información imprecisa en su proceso de modelado. Estos modelos implican reconocimiento, clasificación, agrupamiento, y recuperación de información, y son útiles para adaptar los métodos de inspección de sistemas fotovoltaicos.

Los beneficios de la inspección fotovoltaica en tiempo real van más allá de las medidas rentables y urgentes. Esta nueva El método propuesto también puede mejorar los modelos actuales de previsión de energía solar. Bhola señaló que la potencia de salida de un panel solar, o conjunto de paneles solares, podría pronosticarse con una precisión aún mayor. La estimación e inspección en tiempo real también permite una respuesta rápida en tiempo real.

"Como resultado de la estimación en tiempo real, la acción preventiva se puede tomar instantáneamente si la salida no se ajusta al valor esperado, ", Dijo Bhola." Esta información es útil para ajustar los modelos de pronóstico de energía solar. Entonces, la potencia de salida se puede pronosticar con mayor precisión ".