Algorithmes intelligents pour détecter les problèmes dans les panneaux solaires sur les toits

2024-05-07

À l'Université de Nouvelle-Galles du Sud et à l'Université de technologie de Sydney, des chercheurs ont élaboré des algorithmes innovants conçus pour identifier divers problèmes qui diminuent l'efficacité des panneaux solaires, tels que les problèmes de câblage, la dégradation et l'ombrage.

 

Fiacre Rougieux, maître de conférences de l'École d'ingénierie des énergies photovoltaïques et renouvelables de l'UNSW, a souligné que cette technologie pourrait considérablement faire progresser le diagnostic des pannes dans les systèmes photovoltaïques. Il a souligné sa capacité à détecter des problèmes tels que les coupures, les déclenchements et les limites d'exportation, le qualifiant de développement transformateur pour ceux qui gèrent des systèmes solaires résidentiels et commerciaux en Australie.

 

"En utilisant les données des onduleurs et des prises de courant toutes les cinq minutes, notre algorithme identifie avec précision les problèmes de performances, facilitant ainsi une rectification rapide et améliorant la production d'énergie", a expliqué Rougieux.

 

Le développement fait partie d'un projet NSW Smart Sensing Network. L'équipe a introduit une méthode de diagnostic à deux niveaux utilisant des capteurs et des techniques analytiques variées. Cette méthode s'attaque aux inefficacités des panneaux solaires, qui sont responsables de pertes mondiales annuelles estimées à environ 7 milliards AUD (4,6 milliards de dollars) en raison de problèmes évitables.

 

Rougieux a décrit son approche pionnière, qui utilise les données d'alimentation CA pour identifier de manière globale des problèmes tels que la perte totale de production et le déclenchement du système. Cette méthode est particulièrement polyvalente, compatible avec tout système de suivi d'onduleur ou de prise de courant.

 

De plus, les chercheurs ont conçu un algorithme plus nuancé qui intègre à la fois les données CA et CC. Cela permet un examen plus détaillé et une catégorisation de problèmes spécifiques tels que les problèmes d'ombrage et de connexion dans les chaînes de panneaux solaires. Rougieux a noté que cet outil de diagnostic sophistiqué combine des règles statistiques et l'apprentissage automatique pour traiter les cas qui échappent aux méthodes traditionnelles.

 

La technologie nouvellement développée a été intégrée avec succès dans une plate-forme commerciale actuellement utilisée par Global Sustainable Energy Solutions pour superviser plus de 100 MW d'installations solaires. Cette intégration a eu lieu sur plus de 1 200 systèmes photovoltaïques, selon le chef d'équipe UTS, Ibrahim Ibrahim.

 

Ibrahim a souligné l'impact significatif de cette technologie, notant qu'elle a favorisé des stratégies de gestion proactives qui non seulement maximisent la production d'énergie, mais améliorent également la fiabilité globale des systèmes. "Cette avancée technologique réduit les pertes évitables évaluées en milliards à l'échelle mondiale, se traduisant par des économies considérables pour les propriétaires de systèmes photovoltaïques", a-t-il déclaré.

 

Fiacre Rougieux a ensuite expliqué les avantages pratiques du logiciel, notamment en réduisant le recours à des sous-traitants coûteux sur site pour diagnostiquer les problèmes de performances. Il a raconté un cas où le système solaire d'une municipalité était sous-performant pendant cinq mois sans être détecté dans le cadre d'un contrat de maintenance. "Nos algorithmes ont identifié le problème presque immédiatement, révélant le grand nombre de problèmes non détectés dans les systèmes entretenus par les sous-traitants", a révélé Rougieux.

 

L'équipe travaille activement à affiner davantage ces algorithmes. Leur objectif est d'étendre les capacités de diagnostic de la technologie pour inclure un plus large éventail de problèmes tels que les ombrages, les salissures et les défauts complexes côté réseau, élargissant ainsi la portée et l'efficacité de leur solution.

 

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