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Garcia Calisaya, Francisco Angel
Palo Tejada, Juan Ernesto
2022-01-28T17:18:26Z
2022-01-28T17:18:26Z
2021
http://hdl.handle.net/20.500.12773/13696
En esta tesis desarrollamos un instrumento que mide la energía perdida por acumulación de polvo o suciedad en la superficie de arreglos fotovoltaicos, utilizamos un algoritmo que combina redes neuronales artificiales y un sistema de seguimiento de punto de máxima potencia en paneles fotovoltaicos controlado por conductancia incremental; bautizamos este enfoque como ’Neuro conductancia incremental’.El hardware del dispositivo esta compuesto de tres partes, la instrumentación, el sistema de control y un ordenador de placa única. La instrumentación fue construida al rededor de un micro controlador que gestiona una memoria de configuración eeprom de 1MB, una memoria de datos SD de 1GB, un sistema de gestión de energía debaterías de litio, una interface de comunicación USART-USB , un reloj de tiempo real y un convertidor analógico digital de 24 bit con cuatro canales diferenciales con amplificador de ganancia programable. Uno de los canales diferenciales mide el voltaje de circuito abierto de una celda peltier que actuá como sensor de un piranometro, otro de los canales mide la temperatura de la cara fría de la peltier en contacto con la masa térmica. Los otros 2 canales diferenciales restantes se utilizan para la medición de temperatura de un panel fotovoltaico de prueba de 5 W sobre el que se permite acumular polvo o suciedad. El sistema de control esta construido al rededor de un microcontrolador, un ADC de 10bit utilizado para medir el voltaje y corriente entregado por el panel fotovoltaico de prueba y un modulo PWM de 10 bit que actuá sobre una carga variable conectada al panel, la variable de control es la potencia en continua entregada por el panel a la carga variable. La carga variable esta construida como un DC-CD de topologia SEPIC . El algoritmo de control de búsqueda del punto de máxima potencia es conductancia incremental y se ejecuta sobre el microcontrolador. La computadora de placa única se conecta al sistema de instrumentación y control mediante conexión USB y lee periódicamente los datos registrados de irradiancia, temperatura del panel, la corriente y tensión que el panel entrega a la carga variable. Utilizando estos datos, un modelo analítico del panel fotovoltaico de prueba y un modelo de redes neuronales, la computadora calcula y registra la energía diaria perdida por la acumulación de polvo o suciedad sobre cualquier sistema fotovoltaico sometido a las mismas condiciones meteorológicas que el instrumento. El sistema utiliza un red neuronal entrenada para determinar la máxima potencia entregada por el panel en cualquier instante a partir de mediciones de irradiancia y temperatura del panel. Por otro lado medimos la corriente y la tensión en el panel en régimen de máxima potencia ajustando la carga DC-CD con la técnica de control de conductancia incremental. Si el panel esta libre de polvo, ambos procedimientos dan potencias iguales, pero si el panel esta con polvo, la red neuronal predice una potencia superior a la que se logra con el algoritmo de conductancia incremental, esa diferencia es precisamente la potencia que se pierde por efectos del polvo, integrado esta potencia en el tiempo, obtenemos la energía perdida. (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Panales fotovoltaicos (es_PE)
Redes neuronales (es_PE)
punto de máxima potencia (es_PE)
neuro conductancia incremental (es_PE)
polvo (es_PE)
medidor de energía (es_PE)
convertidor de potencia DC-DC (es_PE)
Neuro conductancia incremental en pérdidas de rendimiento por polvo en generadores fotovoltaicos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Doctorado en Ciencias Ambientales y Energías Renovables (es_PE)
Doctor en Ciencias Ambientales y Energías Renovables (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
29322410
https://orcid.org/0000-0003-0709-5797 (es_PE)
29538674
521068 (es_PE)
Ocharan Pichu, Miguel Angel
Paredes de Gómez, Trinidad Betty
Zavala Fernández, José Javier
Velazco Paredes, Yuber Elmer
Garcia Calisaya, Francisco Angel
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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