Detección automática de puntos calientes en módulos fotovoltaicos mediante procesamiento digital de imágenes y técnicas de texturas de bajo rango invariantes a transformaciones

Resumen

En la actualidad, la energía solar fotovoltaica ha tomado un impulso significativo como alternativa de producción sostenible de energía eléctrica; sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la aparición de puntos calientes, es decir, zonas con aumento irregular de temperatura que generan disipación de potencia y disminuyen la producción energética. En este contexto, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar un sistema automático de identificación de puntos calientes en módulos fotovoltaicos mediante el procesamiento digital de imágenes, técnicas de texturas de bajo rango invariantes a transformaciones e inteligencia artificial. La metodología de la investigación parte del preprocesamiento de imágenes termográficas. Se analizan los canales de color y se consigue una representación en escala de grises, filtrando la imagen; a su vez se emplea el espacio de color HSV para la segmentación y se aplica el método de Otsu para obtener la binarización de la zona de interés. Asimismo, se utilizan las transformadas de Fourier y Z para suavizar ruido, realzar las discontinuidades térmicas y extraer características frecuenciales. Para la identificación automática de los puntos calientes, se avanza en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial basado en mapas autoorganizados de Kohonen. Como fase posterior, se proyecta implementar el uso de una red neuronal convolucional, con el fin de fortalecer la identificación y avanzar hacia un modelo predictivo de puntos calientes en módulos fotovoltaicos. Los resultados preliminares de la investigación evidencian que la integración del preprocesamiento de las imágenes y el uso de las transformadas permiten resaltar y extraer regiones con un aumento irregular de temperatura presentes en los paneles solares. Se concluye que el método propuesto es prometedor para apoyar la inspección automatizada de módulos fotovoltaicos.