This article presents a methodology for automatic fault detection in photovoltaic arrays. Due to the great importance in the construction of increasingly robust photovoltaic plants, automatic fault detection has become a necessary tool to extend the useful life of these plants, avoid system shutdowns and reduce serious safety problems. In the present study, nine possible faults are detected, caused by malfunction in the bypass and blocking diodes. The solution consists of training two models based on artificial neural networks, the first model is a binary classifier that detects whether or not a fault occurs, the second is a multiclass classifier that detects the fault type. The obtained models were trained from simulation data, in an architecture of 9 photovoltaic panels interconnected in three rows by three columns matrix (extendable to larger systems). The evaluation shows that the prediction system has a total accuracy of 92.95%. Finally, this methodology is intended to be implemented in Colombia, in zones with difficult access and not interconnected to the electricity grid, seeking to reduce corrective maintenance.
Este artículo presenta el desarrollo de un algoritmo para la extracción de bordes basado en la teoría de lógica difusa, mediante el cual es posible reconocer las marcas de un campo de juego para la liga humanoide de RoboCup. El algoritmo propuesto describe la creación de un sistema de inferencia difuso que permite evaluar la relación existente entre los pixeles de una imagen, encontrando así las variaciones en los niveles de gris para una vecindad de pixeles específica. Posteriormente se plantea la implementación del método OTSU para binarizar la imagen obtenida en el proceso difuso y así generar una imagen que contiene solo los bordes extraídos, validando el algoritmo en imágenes de la liga humanoide. Luego se analizan los resultados obtenidos evidenciando el buen desempeño del algoritmo, considerando que el tiempo de procesamiento de la propuesta es tan solo el 35% más del tiempo necesario en métodos tradicionales, mientras que los bordes extraídos son unos 52% menos susceptibles al ruido.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.