Na łamach czasopisma Engineering Applications of Artificial Intelligence pojawiła się praca badaczy z Uniwersytetu Tuluzy (Francja), w której przedstawiono model komputerowy do wykrywania bardzo subtelnych usterek zwanych „ślimaczymi śladami”. Rozwiązanie okazuje się nieco generycznym, jak piszą sami autorzy, ale dzięki temu można je zastosować przy bardzo niskich kosztach i bez dodatkowego oprzyrządowania.
Czytaj też: O tym recyklingu fotowoltaiki się mówi. Rusza inwestycja na niewyobrażalną skalę
Czym w ogóle są „ślimacze ślady”? Mowa tutaj o bardzo subtelnych usterkach ledwo dostrzegalnych gołym okiem. Przypominają one poskręcane linie, jakie zostawiają po sobie wydzielające śluz ślimaki lub robaki. Chociaż nie wpływają one bezpośrednio na obniżenie wydajności fotowoltaiki, to jednak przyczyniają się na innego rodzaju defektów jak mikropęknięcia i rozwarstwienie. Te natomiast w dłuższej perspektywie doprowadzić mogą do pożaru paneli słonecznego.
„Ślimacze ślady” przyczyną pożarów fotowoltaiki. Francuzi pokazali, jak je rozpoznawać
Badania naukowe francuskich uczonych polegały na opracowaniu inteligentnego model komputerowego, który będzie w stanie identyfikować „ślimacze ślady” przy minimalnej ilości danych oraz szybciej niż poprzez analizę obrazu modułów. Zespół wykorzystał trzy wzajemnie się uzupełniające się algorytmy – Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors i Decision Trees. „Zestaw cech (przyp.red. defektów) uzyskuje się poprzez wyodrębnienie charakterystyk czasowo-częstotliwościowych i statystyk z sygnału prądu płynącego z panelu fotowoltaicznego” – tłumaczą naukowcy.
Czytaj też: Ile jeszcze fotowoltaiki zainstalujemy w Polsce, by być eko? Pewnych gruntów mamy pod korek
Prace prowadzone były na zestawie 16 paneli słonecznych o mocy od 205 W do 240 W. Połowę wykorzystano do wytrenowania modeli, a pozostałe do weryfikacji oprogramowania w warunkach wszystkich czterech pór roku. Rozwiązanie Francuzów okazało się całkiem skuteczne, chociaż nie tak dokładne jak w przypadku podejścia opartego na analizie obrazów.
Czytaj też: Rewolucyjna taśma Polaka przetrzyma najgorsze. Branża fotowoltaiki już zaciera ręce
Niemniej metoda oparta na algorytmach oszczędza wiele innych zasobów. Przede wszystkim rozpoznaje „ślimacze ślady” podczas różnych warunków promieniowania słonecznego przy użyciu tylko jednego sygnału prądu elektrycznego. Zmniejsza to potrzebną do badań liczbę próbek, nie zmniejszając dokładności wyniku. Co więcej, rozwiązanie nie wymaga dodatkowej instalacji i zdaje się być skalowalne pod kątem ewentualnej komercjalizacji w przyszłości.
