Jorge Vicente Gabriel, Juan Manuel Corchado Rodríguez , Ana Belén Gil González
El mantenimiento predictivo es un campo de investigación que ha surgido de la necesidad de mejorar los sistemas instalados. Esa tarea se centra en el control de la degradación de módulos solares para mejorar la fiabilidad, el funcionamiento y el rendimiento a través de la monitorización. En este trabajo se implementó un sistema capaz de predecir la potencia de salida de un modulo solar haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático. Aparte, se aplicaron unos márgenes de confianza para poder detectar posibles degradaciones en placas solares bajo un conjunto de datos previamente tratados. Por otro lado, el algoritmo de aprendizaje automático fue evaluado con diferentes métricas para optimizar y encontrar la mejor configuración que englobase el problema. Se añadió una propuesta arquitectónica basada en Edge Computing para aplicar el sistema propuesto, que ofrece grandes ventajas como la monitorización individual de cada una de las placas, la optimización de la respuesta del sistema y la velocidad de comunicación con el Cloud.
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