Resumen

La técnica usual para medir la suciedad en arreglos fotovoltaicos es comparar la corriente de cortocircuito de dos modulos colocados junto al generador fotovoltaico, uno de ellos se mantiene limpio manualmente o por un sistema automático y al otro se le permite acumular suciedad a una tasa y distribución igual a la del arreglo fotovoltaico, este método es eficiente, sin embargo requiere que ambos paneles estén exactamente en las mismas condiciones de irradiancia y temperatura, condición que es difícil de lograr en la práctica, e introduce errores en las mediciones y por otro lado exige una limpieza diaria en uno de los módulos.
El equipo NCI-FV1, utiliza solo un módulo de prueba de 5 vatios que está continuamente trabajado en régimen de máxima potencia, exactamente en las condiciones de operación que los arreglos fotovoltaicos empleados para la conversión de energía solar trabajan. No se utiliza un módulo de referencia por lo que no se necesitan complejos sistemas de limpieza automático, o un programa diario de limpieza manual. En este caso el periodo de limpieza del módulo de prueba y del pirónometro puede coincidir con el programa de limpieza del generador fotovoltaico.

Beneficios

Entrenar la red neural cuando el panel está libre de polvo y en cualquier condición de irradiación y temperatura. Luego el sistema utiliza la red neural entrenada para determinar la máxima potencia entregada por el panel en cualquier instante, midiendo la temperatura y la irradiancia. Por otro lado, el algoritmo de conductancia incremental coloca el panel en régimen de máxima potencia. Si el panel estuviera libre de polvo, ambos procedimientos darían potencias iguales, pero si el panel estuviera con polvo.

Aplicaciones

La red neural predice una potencia superior a la que se logra con el algoritmo de conductancia incremental, esa diferencia es precisamente la potencia que se pierde por efectos del polvo, integrado esta potencia en el tiempo, obtenemos la energía perdida.

Nivel de Madurez

(TRL 8): Tecnología validada y certificada en entorno real.

Propiedad intelectual

Modelo de Utilidad

Investigadores

Palo Tejada, Juan Ernesto
Campos Falcon, Enriqueta Victoria

Contacto

Vicerrectorado de Investigación
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
+51(054)229830
vr.investigacion@unsa.pe