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Sacasqui Huaito, Marcos Rogger
Aquino Lopez, Jesus Pablo
2023-03-16T14:43:32Z
2023-03-16T14:43:32Z
2022
http://hdl.handle.net/20.500.12773/15660
La detección de fallos físicos en paneles que forman parte de plantas fotovoltaicas (PV) implica típicamente el análisis de imágenes térmicas y electroluminiscentes, lo que hace que sea imposible identificar el origen del fallo en la planta. Este trabajo se propone generar un método de clasificación automática de fallas físicas para plantas fotovoltaicas utilizando redes neuronales convolucionales para la segmentación semántica y la clasificación partir de imágenes RGB. Este estudio muestra resultados experimentales para 2 clases de salida que se identifica como una falla y ninguna falla, este estudio será de mucha ayuda para la detección de fallas en las centrales de generación de energía eléctrica mediante el uso de paneles solares en la región sur de Perú. (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
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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)
Paneles fotovoltaicos (es_PE)
imágenes RGB (es_PE)
red neuronal convolucional (es_PE)
Método innovador para la detección de fallas físicas en paneles solares mediante el uso de redes neuronales (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Maestría en Gestión de la Energía con mención en Electricidad (es_PE)
Maestro en Gestión de la Energía con mención en Electricidad (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
46506810
https://orcid.org/0000-0001-5975-8711 (es_PE)
9364165
711167 (es_PE)
Cucho Flores, Robert Richard
Callo Conto, Manuel
Sacasqui Huaito, Marcos Rogger
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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