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El uso de paneles fotovoltaico ha permitido obtener energía renovable y amigable con el medio ambiente, pues tiene un impacto positivo en la reducción de gases de efecto invernadero. Su rápida popularidad y su acelerado desarrollo tecnológico ha permitido la comercialización de paneles en distintos ámbitos. Sin embargo, estos paneles pueden presentar defectos en sus celdas que en algunos casos no pueden visualizarse e influyen en su performance y como consecuencia en su tiempo de vida; por eso, existen las técnicas de trazador de curvas I-V, la termografía y la electroluminiscencia que permiten obtener la información del estado del panel fotovoltaico. En este trabajo de investigación, se ahonda en la técnica de electroluminiscencia que permite obtener imágenes de alta resolución para analizar los defectos presentes en un panel. Utilizando el sistema de electroluminiscencia “LumiSolarOutDoor”, esta técnica se aplicó a los paneles fotovoltaicos de sistemas conectados a la red en la facultad de Física de la Pontificia Universidad Católica del Perú con el objetivo de constituir una base de datos que servirá para el entrenamiento de la red neuronal pre entrenada “ResNet-50” que realizará la clasificación de su tecnología y del estado de degradación de cada celda que constituye el panel. El algoritmo planteado realiza un preprocesamiento, filtrado, segmentación, extracción de características y clasificación a las nuevas imágenes que se les desea analizar. Además, permite la relación de un modelo eléctrico que traza la curva I-V en base los datos de la placa del panel y los resultados de la clasificación por celda. |
