DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM PAINÉIS FOTOVOLTAICOS UTILIZANDO REDES ABNET, PSOM E MLP

Resumo

Este trabalho tem como objetivo principal propor um método baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) para detectar anomalias em painéis fotovoltaicos instalados em sistemas de geração elétrica, tendo como base imagens termográficas. Assim, foram utilizadas técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões por meio de RNA com treinamento supervisionado e adaptativo. Para a implementação do sistema de detecção de anomalias, foram selecionadas imagens do tutorial “Solar Cell Development” da FLIR systems, sendo que estas imagens termográficas apresentam pontos de aquecimento em células específicas de determinado painel fotovoltaico. A ferramenta computacional Matlab© foi utilizada para realizar o pré-processamento do banco de imagens e para o treinamento de uma rede ABNET, uma rede PSOM e uma rede MLP. Por meio de validação cruzada, a taxa de acertos para a classificação dos padrões da rede ABNET e PSOM foi de 87,5% e para a rede MLP foi de 96%. Os resultados corroboram para utilização dessas redes em um banco de imagens que será construído por meio do Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) em andamento.