Los investigadores utilizaron un detector InGaAs con una frecuencia de cuadros muy alta para adquirir una secuencia de imágenes de paneles solares a medida que se aplicaba una corriente eléctrica modulada. La velocidad de imagen muy rápida disponible en este detector permitió distinguir más cambios entre las imágenes de la secuencia. Crédito:Yunsheng Qian, Universidad de Ciencia y Tecnología de Nanjing
Los investigadores han desarrollado y demostrado un nuevo sistema que puede detectar defectos en los paneles solares de silicio con luz solar total y parcial en cualquier condición climática. Debido a que los métodos actuales de detección de defectos no se pueden utilizar en condiciones de luz diurna, El nuevo sistema podría facilitar mucho el funcionamiento óptimo de los paneles solares.
Paneles solares de silicio, que constituyen alrededor del 90 por ciento de los paneles solares del mundo, a menudo tienen defectos que se producen durante su fabricación, manipulación o instalación. Estos defectos pueden reducir considerablemente la eficiencia de los paneles solares, por eso es importante que se detecten rápida y fácilmente.
En la revista Optica Publishing Group Óptica aplicada , Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Nanjing en China describen cómo una combinación única de nuevo hardware y software permite que los defectos en los paneles solares se muestren y analicen claramente incluso con luz brillante.
"Los sistemas de detección de defectos de hoy en día solo se pueden usar para encontrar defectos por la noche o en módulos de paneles solares que se han quitado y movido dentro o en un ambiente sombreado, "dijo Yunsheng Qian, quien dirigió el equipo de investigación. "Esperamos que este sistema se pueda utilizar para ayudar a los inspectores de las centrales fotovoltaicas a localizar defectos e identificarlos más rápidamente". para que estos sistemas puedan producir electricidad en sus niveles máximos ".
Viendo a través de la luz
En el nuevo trabajo los investigadores crearon un sistema de imágenes para todo clima que funciona en cualquier condición de iluminación. Para hacer visibles los defectos, desarrollaron un software que aplica una corriente eléctrica modulada a un panel solar, lo que hace que emita una luz que se apaga y enciende muy rápidamente. Se utiliza un detector InGaAs con una frecuencia de imagen muy alta para adquirir una secuencia de imágenes de los paneles solares a medida que se aplica la corriente eléctrica. Los investigadores también agregaron un filtro que limita las longitudes de onda detectadas a aquellas alrededor de 1150 nm para eliminar parte de la luz solar perdida de las imágenes.
"La velocidad de obtención de imágenes muy rápida permite recopilar más imágenes para poder distinguir un mayor número de cambios entre imágenes, "dijo Sheng Wu, primer autor del artículo. "El desarrollo clave fue un nuevo algoritmo que distingue las partes moduladas y no moduladas de la secuencia de imágenes y luego magnifica esta diferencia. Esto permite que los defectos en el panel solar se muestren claramente bajo alta irradiancia".
Para probar el sistema, los investigadores lo aplicaron tanto a los paneles solares de silicio monocristalino como a los de silicio policristalino. Los resultados mostraron que el sistema puede detectar defectos en paneles solares basados en silicio con irradiancias de 0 a 1300 vatios por metro cuadrado. lo que equivale a condiciones de luz que van desde la oscuridad total hasta la luz solar total.
Los investigadores desarrollaron un nuevo sistema que puede detectar defectos en paneles solares de silicio con luz solar total y parcial. Se muestran las imágenes adquiridas debajo (izquierda), irradiancia solar media (media) y alta (derecha). La fila superior (a, B, c) se adquirieron mediante un sistema tradicional que no funciona a la luz del sol, y la fila inferior (d, mi, f) con el nuevo sistema y el algoritmo de visualización de defectos. Crédito:Yunsheng Qian, Universidad de Ciencia y Tecnología de Nanjing
Los investigadores ahora están trabajando en un software para ayudar a reducir el ruido digital y mejorar aún más la calidad de la imagen. para que el detector pueda recopilar cambios de imagen con mayor precisión. También quieren ver si la inteligencia artificial se puede aplicar a las imágenes adquiridas para identificar automáticamente los tipos de defectos y agilizar aún más el proceso de inspección.