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Algoritmi intelligenti per rilevare problemi nei pannelli solari sul tetto

2024-05-07

Presso l'Università del Nuovo Galles del Sud e l'Università di Tecnologia di Sydney, i ricercatori hanno creato algoritmi innovativi progettati per identificare vari problemi che riducono l'efficienza dei pannelli solari, come problemi di cablaggio, degrado e ombreggiamento.

 

Il docente senior Fiacre Rougieux della Scuola di ingegneria fotovoltaica e rinnovabile dell'UNSW ha sottolineato che questa tecnologia potrebbe far avanzare significativamente la diagnosi dei guasti nei sistemi fotovoltaici. Ha sottolineato la sua capacità di rilevare problemi come il taglio, lo scatto e i limiti di esportazione, definendolo uno sviluppo trasformativo per coloro che gestiscono sistemi solari residenziali e commerciali in Australia.

 

"Utilizzando i dati provenienti da inverter e prese di corrente ogni cinque minuti, il nostro algoritmo individua con precisione i problemi di prestazione, facilitando una rapida correzione e migliorando la produzione di energia", ha spiegato Rougieux.

 

Lo sviluppo fa parte di un progetto NSW Smart Sensing Network. Il team ha introdotto un metodo diagnostico a doppio livello che impiega sensori e varie tecniche analitiche. Questo metodo risolve le inefficienze dei pannelli solari, responsabili di perdite globali annuali stimate in circa 7 miliardi di dollari australiani (4,6 miliardi di dollari) a causa di problemi prevenibili.

 

Rougieux ha descritto il suo approccio pionieristico, che utilizza i dati sull'alimentazione CA per identificare in modo ampio problemi come la completa perdita di generazione e l'intervento del sistema. Questo metodo è particolarmente versatile, compatibile con qualsiasi inverter o sistema di localizzazione della presa di corrente.

 

Inoltre, i ricercatori hanno ideato un algoritmo più sfumato che incorpora sia dati AC che DC. Ciò consente un esame più dettagliato e una categorizzazione di problemi specifici come ombreggiamenti e problemi di connessione nelle stringhe di pannelli solari. Rougieux ha osservato che questo sofisticato strumento diagnostico combina regole statistiche e apprendimento automatico per affrontare casi che sfuggono ai metodi tradizionali.

 

La tecnologia appena sviluppata è stata incorporata con successo in una piattaforma commerciale attualmente utilizzata da Global Sustainable Energy Solutions per supervisionare oltre 100 MW di installazioni solari. Questa integrazione ha avuto luogo in più di 1.200 sistemi fotovoltaici, secondo il team leader di UTS Ibrahim Ibrahim.

 

Ibrahim ha sottolineato l'impatto significativo di questa tecnologia, sottolineando che ha favorito strategie di gestione proattive che non solo massimizzano la produzione di energia ma aumentano anche l'affidabilità complessiva dei sistemi. "Questo progresso tecnologico riduce le perdite prevenibili valutate in miliardi su scala globale, traducendosi in notevoli risparmi per i proprietari di impianti fotovoltaici", ha affermato.

 

Fiacre Rougieux ha spiegato ulteriormente i vantaggi pratici del software, in particolare nel ridurre la dipendenza da costosi appaltatori in loco per la diagnosi dei problemi di prestazioni. Ha raccontato un caso in cui il sistema solare di un comune aveva funzionato male per cinque mesi senza essere rilevato da un contratto di manutenzione. "I nostri algoritmi hanno identificato il problema quasi immediatamente, rivelando l'ampio numero di problemi non rilevati nei sistemi gestiti dagli appaltatori", ha rivelato Rougieux.

 

Il team sta lavorando attivamente per perfezionare ulteriormente questi algoritmi. Il loro obiettivo è espandere le capacità diagnostiche della tecnologia per includere una gamma più ampia di problemi come ombreggiatura, sporcizia e guasti complessi sul lato della rete, ampliando così la portata e l'efficacia della loro soluzione.

 

Migliorare l'efficienza solare con la tecnologia avanzata

 

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