Publication: Aplicación de ciencia de datos para identificación de suciedad y sombreado en MicroRed UCSC
Date
2023
Authors
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Publisher
Universidad Católica de la Santísima Concepción
Abstract
En este estudio se desarrollaron varios algoritmos de aprendizaje automático para la detección de sombreado y suciedad en paneles solares en la Microred UCSC. El objetivo principal fue identificar posibles fallas en el sistema fotovoltaico y comprender los efectos del sombreado y la suciedad en dichos sistemas.
Se analizaron y compararon diferentes algoritmos de clasificación, como regresión logística, vecinos cercanos y redes neuronales, en términos de sus métricas de rendimiento. Los resultados mostraron que el modelo de vecinos cercanos obtuvo un rendimiento superior al 90% tanto en la detección de sombreado como en la detección de suciedad, en comparación con el modelo de regresión logística.
Además, se entrenaron modelos de salida multiclase para detectar ambas condiciones simultáneamente. Tanto el modelo de red neuronal como el de vecinos cercanos mostraron un rendimiento similar, con la métrica de exactitud de 96.0 % y 95,5% respectivamente. Estos demuestra la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático en la detección de sombreado y suciedad en sistemas fotovoltaicos.
Description
Simposio de Habilitación Profesional presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de la Santísima Concepción para optar al grado académico de Licenciado en Ciencias de la Ingeniería y al título de Ingeniero Civil Eléctrico.
Keywords
Paneles solares, Sistemas fotovoltaicos, Ingeniería Civil Eléctrica