DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE FALHAS DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS POR REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS UTILIZANDO A TERMOGRAFIA AÉREA INFRAVERMELHA
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2020.886Palavras-chave:
Desempenho de sistemas, monitoramento, inteligência artificial.Resumo
A Termografia Infravermelho Aérea (aIRT) é um método não destrutivo e econômico para detectar falhas em usinas fotovoltaicas (FV) de larga escala. No entanto, a avaliação visual das imagens capturadas pela aIRT e a análise de um grande número de quadros de imagens consomem muito tempo. Este artigo propõe um método para detectar e classificar falhas em módulos FV, através de imagens aIRT, combinando os algoritmos de Processamento de Imagens (DIP) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Com os resultados obtidos até o momento, as imagens adquiridas foram processadas com sucesso com técnicas de DIP para detectar as falhas dos módulos FV em usinas, que são usadas como amostras para o treinamento da CNN. O algoritmo de rede neural desenvolvido pode detectar falhas nas imagens aIRT e classificá-las em três categorias: subséries desconectados, pontos quentes e séries desconectados. Os resultados demonstraram que o método é eficaz na detecção e classificação de falhas e é uma etapa importante para a automação completa da inspeção de aIRT.Downloads
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Publicado
2020-11-27
Como Citar
Kirsten Vidal de Oliveira, A., Aghaei, M., & Rüther, R. (2020). DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE FALHAS DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS POR REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS UTILIZANDO A TERMOGRAFIA AÉREA INFRAVERMELHA. Anais Congresso Brasileiro De Energia Solar - CBENS. https://doi.org/10.59627/cbens.2020.886
Edição
Seção
Conversão Fotovoltaica - Controle e monitoramento de sistemas fotovoltaicos