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Con machine learning, el Sena asegura la calidad de los paneles solares en Colombia

Con machine learning, el Sena asegura la calidad de los paneles solares en Colombia

Con el objetivo de asegurar la calidad de los paneles solares que ingresan al país, en el marco del auge que toman la adopción de fuentes limpias y renovables de energía, el Sena dispone de un laboratorio de pruebas y ensayos, único en Colombia y al servicios de los grandes proyectos energético que se despliegan en la actualidad,

El Laboratorio de ensayos para pruebas en paneles solares (LEPS), está dotado de un equipo de electroluminiscencia que simula la radiación solar y es capaz de detectar grietas o microfisuras en los paneles solares fotovoltaicos.

La energía solar fotovoltaica es una de las fuentes energéticas de mayor crecimiento global, y Colombia no es la excepción. La energía solar empezó a introducirse al país desde los años 20 del siglo pasado, cuando las compañías bananeras instaladas en la costa norte colombiana instalaron calentadores de agua solares, importados de Estados Unidos, donde eran comunes en esa época.

Sin embargo, solo hasta hace relativamente pocos años la aplicación de la energía solar y sus tecnologías comenzó a tomar impulso y relevancia en la economía, especialmente para la generación de electricidad. El impacto de la energía solar en Colombia es cada vez mayor, por ejemplo, la UPME y el Ministerio de Minas y Energía estiman que para antes de 2030 cerca de 10 por ciento del consumo energético va a provenir de proyectos fotovoltaicos o solares.

Un cuello de botella en la cadena de producción de energía solar fotovoltaica es la limitada disposición de herramientas para verificar la calidad de los paneles importados e instalados que ingresan al país. El Centro de Electricidad, Electrónica y Telecomunicaciones lanzaron el proyecto ‘Laboratorio de Ensayos para Paneles Solares Fotovoltaicos’ (SGPS-3559-2018) para buscar una solución a la problemática, implementando el Laboratorio de Ensayos para Paneles Solares – LEPS, que cuenta con equipo especial para la inspección de paneles solares por Electroluminiscencia (EL), por medio de la captura de imágenes especializadas de los paneles.

La verificación de defectos de los paneles solares a los que se les realiza el ensayo de Electroluminiscencia (EL) en el Laboratorio de Ensayos de Paneles Solares (LEPS) debe realizarse de manera manual por el laboratorista encargado, un proceso ineficiente en términos de tiempo, y susceptible a errores derivados a factores humanos como la fatiga, los sesgos propios, entre otros.
La necesidad de disminuir las barreras que impiden la incorporación de nuevas tecnologías, la estructuración de la Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial, el cierre de brechas educativas y generar programas de educación pertinentes para el cierre de brechas productivas, los direccionadores relevantes para el CEET identificados a partir del desarrollo de su Plan Tecnológico y la necesidad de verificar la calidad de los paneles solares que ingresan a Colombia son los motivos que han llevado al LEPS la ejecución de un proyecto enfocado en implementar una interfaz de usuario para la detección automática de defectos en paneles solares fotovoltaicos, mediante el desarrollo de una aplicación de aprendizaje de máquina.
Para que el proyecto se ejecute, el LEPS se fijó cuatro objetivos específicos, alineados con el Ciclo de Deming:

  • Apropiación de fundamentos de Machine Learning, Electroluminiscencia y defectos de los paneles solares fotovoltaicos: mediante búsqueda en fuentes especializadas de información, determinar y comprender los componentes conformantes, aplicaciones y características fundamentales de estos sistemas.
  • Caracterización de parámetros de calidad paneles solares fotovoltaicos: estableciendo las características mínimas de calidad que debe presentar un panel solar fotovoltaico que se pretenda usar en aplicaciones prácticas y, los principales defectos que presentan dichos paneles.
  • Creación de base de imágenes y Especificación del sistema de visión artificial.
  • Diseño y simulación del sistema y la Implementación y validación de la interfaz, mediante una prueba de desempeño en el Laboratorio LEPS, donde se aplicarán pruebas funcionales y de usabilidad del sistema, verificando su desempeño y proceso de clasificación de paneles.
    Para el desarrollo del proyecto se hará uso de las imágenes EL de los paneles solares fotovoltaicos, obtenidas por los equipos de inspección empleados en el Laboratorio LEPS y se aprovecharán los recursos físicos disponibles en el Centro de Formación. Además, se divulgará con la comunidad académica e industrial los resultados de carácter no reservado, obtenidos durante la ejecución.

Machine Learning

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El Machine Learning es el aspecto principal del proyecto, se propone desarrollar e implementar un sistema que permita realizar la detección automática de defectos en los paneles solares fotovoltaicos sometidos al ensayo de electroluminiscencia realizado en el Laboratorio de Ensayos para Paneles Solares del SENA (ubicado en el Centro de Electricidad, Electrónica y Telecomunicaciones en la ciudad de Bogotá), esto se realizará aplicando aprendizaje de máquina supervisado, a partir de las imágenes obtenidas durante este ensayo.

Desde el diseño se integró el Machine Learning. En el aprendizaje supervisado, a partir de una base de datos de entrenamiento, se enseña al algoritmo las conclusiones a las que debe llegar, que, en el caso del proyecto, es aprender a identificar y clasificar lo defectos más comunes en los paneles solares a partir de las imágenes de electroluminiscencia.

El proyecto está planteado para que al finalizar el 2022 se tenga una primera versión del sistema y se hayan terminado de aplicar las primeras pruebas de funcionamiento en laboratorio. Se espera que durante los primeros meses del 2023 se puedan realizar ajustes de acuerdo a las pruebas y validaciones realizadas y, por lo menos, a mediados del siguiente año tener disponible una primera versión funcional sobre el equipo que realiza el ensayo de electroluminiscencia en el Laboratorio de Ensayos para Paneles Solares del SENA.

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