Identificación de fallos en paneles solares fotovoltaicos mediante aprendizaje automático
GLCM, HOG, Naive-Bayes
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Entre las formas de energía renovables, la energía solar es una energía convincente, limpia y aceptable en todo el mundo. Las plantas solares fotovoltaicas, tanto las instaladas en el suelo como en tejados, están proliferando en todo el mundo. Uno de los retos más importantes es la identificación de fallos en los módulos solares fotovoltaicos, ya que la monitorización del estado de cada uno de los paneles de una planta de energía de gran tamaño resulta engorrosa.El objetivo de este proyecto es identificar el panel mediante un sistema de imagen térmica y procesar las imágenes térmi...
Entre las formas de energía renovables, la energía solar es una energía convincente, limpia y aceptable en todo el mundo. Las plantas solares fotovoltaicas, tanto las instaladas en el suelo como en tejados, están proliferando en todo el mundo. Uno de los retos más importantes es la identificación de fallos en los módulos solares fotovoltaicos, ya que la monitorización del estado de cada uno de los paneles de una planta de energía de gran tamaño resulta engorrosa.El objetivo de este proyecto es identificar el panel mediante un sistema de imagen térmica y procesar las imágenes térmicas utilizando la técnica de procesamiento de imágenes. Del mismo modo, se compararon los paneles solares fotovoltaicos nuevos y envejecidos en la técnica de procesamiento de imágenes para identificar cualquier fallo en el panel. Se grabará la imagen de los paneles envejecidos que contengan fallos y se analizará su rendimiento utilizando el software MATLAB. Este libro es el trabajo de los estudiantes B. Akhila, S. Keerthana, G.Meghana, K Meghana.
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