O echipă de cercetători de la Universitatea din Lisabona a dezvoltat un algoritm avansat de învățare automată capabil să clasifice și să prevină potențiale defectări ale invertorilor din instalațiile fotovoltaice (PV) de mari dimensiuni. Prin monitorizarea subsystemelor invertorilor și analizarea datelor, algoritmul poate detecta atunci când sunt atinse valorile maxime și minime și trimite alarme pentru a alerta operatorii cu privire la posibilele defecte.
Algoritmul categorizează variabilele în funcție de valorile lor istorice, permițându-i să identifice diferite tipuri de defecte. Acestea includ defecte de rețea, supratensiune în rețea, supratensiune temporară în rețea, subtensiune în rețea, tensiune scăzută, supracurenți temporari în curent alternativ, suprafrecvență în rețea, subfrecvență în rețea, întreruperea alimentării cu energie electrică în rețea, curent parazit excesiv, defect în rețea de alimentare, supratensiune în rețea pe o perioadă de 10 minute, supraîncărcare a ieșirii și dezechilibrare a încărcării dispozitivului în rețea.
Pentru a testa eficacitatea algoritmului, cercetătorii au analizat două sisteme fotografice montate la sol, cu capacități de 140 kW și 590 kW, ambele fiind echipate cu invertori ai producătorului german SMA. Algoritmul a analizat variabilele fiecărui invertor și a identificat cu succes tipurile de defecte întâmpinate.
Algoritmul utilizează modele bazate pe arbori pentru a analiza datele, folosind reguli de divizare pentru a împărți spațiul de caracteristici în regiuni mai mici cu valori de răspuns similare, permițând prezicerea și clasificarea cu precizie a defectelor.
Cercetătorii evidențiază faptul că algoritmul nu numai că este capabil să identifice defectele invertorilor, ci demonstrează și potențialul de analiză a variațiilor sezoniere ale acestor defecte. Aceste informații pot fi extrem de valoroase pentru analiza fiabilității și planificarea întreținerii.
În concluzie, cercetătorii sugerează implementarea unor măsuri pentru protejarea invertorilor de sarcini și supracurenți prin utilizarea de circuite de fixare conectate la capacități rezonante în paralel. Această abordare poate îmbunătăți semnificativ eficiența conversiei de energie a invertorilor.
Dezvoltarea acestui nou algoritm de învățare automată oferă o soluție promițătoare pentru a preveni și a preveni defectarea invertorilor în instalațiile solare, asigurând o performanță optimă continuă a instalațiilor PV de mari dimensiuni.