Wind Farm Management Decision Support Systems For Short Term Horizon

Wind energy is one of the fastest growing energy sources and its technology maturity level is already higher than the majority of other renewables. Therefore, many countries started to change their financial support policies in an unfavourable way for the wind energy. This unsubsidised new era forces the wind industry to re-visit its expenditure components and to make improvements in operating strategies in order to minimise operational and maintenance (O&M) costs. The classical maintenance strategies focus on a year advanced programming of calendar based maintenance visits and corrective interventions. In this classical approach the maintenance programming flexibility is quite limited, since this kind of programming ignores dynamic environment of the wind farm and real time data-driven indicators. Then, downtimes, and corresponding revenue losses, due to wind turbine inaccessibility occur because wind turbines are exposed to challenging dynamic environmental conditions and located in remote areas. Low accessibility is one of the predominant problems, and remote control not always solves the problems. The cost optimal O&M strategies for the wind energy must consider condition based maintenance and a timely programming of wind turbine visit.Thus, an elaborate and flexible approach, which is capable of considering condition and accessibility of wind turbines using meteorological measurements and operational records is highly needed for the wind farm O&M management. The core objective of this thesis is the investigation of decision-making processes in wind farm management, and the generation of Decision Support Systems (DSSs) for O&M of wind farms. In order to develop practical and feasible DSSs, the research is conducted prioritising data-driven approaches. There still exist various inefficiently used data sources in an operational wind farm, therefore there is a room for an improvement to use efficiently available data. Generally, in a wind farm, two types of condition monitoring data can be collected as online inspection and offline inspection data. Online inspection data can be obtained from both condition monitoring system (CMS) and Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA). CMS data require an additional investment in the turbines while, on the contrary, SCADA data are already available in the turbines. As a third source, offline inspection data consist of the records of all O&M visits to the wind farm, which are available but poorly recorded. In this study, the answer for the question of how to change a classical O&M strategy to an enhanced one using only the existing data sources without the need for an additional investment is searched.Firstly, analysis of key factors influencing in wind farm maintenance decisions is performed. In this regard, exploratory data analysis was considered to understand the monthly seasonality and the dependencies of day ahead hourly electricity market price, which is one of the decisive parameters for the wind farm revenue. Then, the connection between wind turbine failures, atmospheric variables and downtime is studied in order to provide additional information to a maintenance team and a maintenance planner for the intervention day. For the first part, well-structured and analysed electricity market price, electricity generation and demand data are needed. Therefore, the existing databases are reviewed for the case countries and a relevant analysis period is chosen. The electricity market data can be easily interpreted as time series data. To exhibit the characteristics of different electricity markets, various time series comparison tools are combined as an analysis guideline. By using this guideline, the drivers of the electricity market price are summarised for each case country. For the second part, available atmospheric and failure data for the relevant wind turbine components are gathered and combined. Then, convenient approaches among unsupervised learning models are selected. By combining the available tools and considering the needed information level for different purposes, the failure rules of prior to failure occurrence per month, in hours and in ten minutes increments are mined.Then, what-if analysis for revenue tracking of maintenance decisions is performed in order to generate a DSS for the evaluation of the major maintenance decisions taken in wind farms. To this purpose, the impact of country dynamics and subsidy frameworks considering the electricity market conditions are modelled. The impact of the intervention timing is analysed and the sensitivity of financial losses to environmental causes of underperformance are estimated.Finally, generation of decision support tool for planning of a maintenance day is studied to provide a useful maintenance DSS for in situ applications. The safe working rules considering the wind speed constraints for the accessibility to the wind turbine are reviewed taking into account the turbine manufacturer's O&M guidelines. The characteristics of the maintenance visits are summarised. Wind turbine accessibility trials using numerical weather prediction forecasting techniques for wind speed variable and synthetic forecasts for wind speed and wind gust variables are presented. An intervention decision pool considering safe working rules is generated, containing a list of plans capable of providing the optimal sequence of various tasks and ranked for revenue prioritised timing.This work has been part of the “Advanced Wind Energy Systems Operation and Maintenance Expertise" project, a European consortium with companies, universities and research centres from the wind energy sector. Parts of this work were developed in collaboration with other fellows in the project.<br /

Reliability Models and Failure Detection Algorithms for Wind Turbines

Durante las pasadas décadas, la industria eólica ha sufrido un crecimiento muysignificativo en Europa llevando a la generación eólica al puesto más relevanteen cuanto a producción energética mediante fuentes renovables. Sin embargo, siconsideramos los aspectos económicos, el sector eólico todavía no ha alcanzadoel nivel competitivo necesario para batir a los sistemas de generación de energíaconvencionales.Los costes principales en la explotación de parques eólicos se asignan a lasactividades relacionadas con la Operación y Mantenimiento (O&M). Esto se debeal hecho de que, en la actualidad, la Operación y Mantenimiento está basadaprincipalmente en acciones correctivas o preventivas. Por tanto, el uso de técnicaspredictivas podría reducir de forma significativa los costes relacionados con lasactividades de mantenimiento mejorando así los beneficios globales de la explotaciónde los parques eólicos.Aunque los beneficios del mantenimiento predictivo se consideran cada díamás importantes, existen todavía la necesidad de investigar y explorar dichastécnicas. Modelos de fiabilidad avanzados y algoritmos de predicción de fallospueden facilitar a los operadores la detección anticipada de fallos de componentesen los aerogeneradores y, en base a ello, adaptar sus estrategias de mantenimiento.Hasta la fecha, los modelos de fiabilidad de turbinas eólicas se basan, casiexclusivamente, en la edad de la turbina. Esto es así porque fueron desarrolladosoriginalmente para máquinas que trabajan en entornos ‘amigables’, por ejemplo, enel interior de naves industriales. Los aerogeneradores, al contrario, están expuestosa condiciones ambientales altamente variables y, por tanto, los modelos clásicosde fiabilidad no reflejan la realidad con suficiente precisión. Es necesario, portanto, desarrollar nuevos modelos de fiabilidad que sean capaces de reproducir el comportamiento de los fallos de las turbinas eólicas y sus componentes, teniendoen cuenta las condiciones meteorológicas y operacionales en su emplazamiento.La predicción de fallos se realiza habitualmente utilizando datos que se obtienendel sistema de Supervisión Control y Adquisición de Datos (SCADA) o de Sistemasde Monitorización de Condición (CMS). Cabe destacar que en turbinas eólicasmodernas conviven ambos tipos de sistemas y la fusión de ambas fuentes de datospuede mejorar significativamente la detección de fallos. Esta tesis pretende mejorarlas prácticas actuales de Operación y Mantenimiento mediante: (1) el desarrollo demodelos avanzados de fiabilidad y detección de fallos basados en datos que incluyanlas condiciones ambientales y operacionales existentes en los parques eólicos y (2)la aplicación de nuevos algoritmos de detección de fallos que usen las condicionesambientales y operacionales del emplazamiento, así como datos procedentes tantode sistemas SCADA como CMS. Estos dos objetivos se han dividido en cuatrotareas.En la primera tarea se ha realizado un análisis exhaustivo tanto de los fallosproducidos en un amplio conjunto de aerogeneradores (amplio en número de turbinasy en longitud de los registros) como de sus tiempos de parada asociados. De estaforma, se han visualizado los componentes que más fallan en función de la tecnologíadel aerogenerador, así como sus modos de fallo. Esta información es vital para eldesarrollo posterior de modelos de fiabilidad y mantenimiento.En segundo lugar, se han investigado las condiciones meteorológicas previasa sucesos con fallos de los principales componentes de los aerogeneradores. Seha desarrollado un entorno de aprendizaje basado en datos utilizando técnicas deagrupamiento ‘k-means clustering’ y reglas de asociación ‘a priori’. Este entorno escapaz de manejar grandes cantidades de datos proporcionando resultados útiles yfácilmente visualizables. Adicionalmente, se han aplicado algoritmos de detecciónde anomalías y patrones para encontrar cambios abruptos y patrones recurrentesen la serie temporal de la velocidad del viento en momentos previos a los fallosde los componentes principales de los aerogeneradores. En la tercera tarea, sepropone un nuevo modelo de fiabilidad que incorpora directamente las condicionesmeteorológicas registradas durante los dos meses previos al fallo. El modelo usados procesos estadísticos separados, uno genera los sucesos de fallos, así comoceros ocasionales mientras que el otro genera los ceros estructurales necesarios paralos algoritmos de cálculo. Los posibles efectos no observados (heterogeneidad) en el parque eólico se tienen en cuenta de forma adicional. Para evitar problemas de‘over-fitting’ y multicolinearidades, se utilizan sofisticadas técnicas de regularización.Finalmente, la capacidad del modelo se verifica usando datos históricos de fallosy lecturas meteorológicas obtenidas en los mástiles meteorológicos de los parqueseólicos.En la última tarea se han desarrollado algoritmos de predicción basados encondiciones meteorológicas y en datos operacionales y de vibraciones. Se ha‘entrenado’ una red de Bayes, para predecir los fallos de componentes en unparque eólico, basada fundamentalmente en las condiciones meteorológicas delemplazamiento. Posteriormente, se introduce una metodología para fusionar datosde vibraciones obtenidos del CMS con datos obtenidos del sistema SCADA, conel objetivo de analizar las relaciones entre ambas fuentes. Estos datos se hanutilizado para la predicción de fallos en el eje principal utilizando varios algoritmosde inteligencia artificial, ‘random forests’, ‘gradient boosting machines’, modelosgeneralizados lineales y redes neuronales artificiales. Además, se ha desarrolladouna herramienta para la evaluación on-line de los datos de vibraciones (CMS)denominada DAVE (‘Distance Based Automated Vibration Evaluation’).Los resultados de esta tesis demuestran que el comportamiento de los fallos delos componentes de aerogeneradores está altamente influenciado por las condicionesmeteorológicas del emplazamiento. El entorno de aprendizaje basado en datos escapaz de identificar las condiciones generales y temporales específicas previas alos fallos de componentes. Además, se ha demostrado que, con los modelos defiabilidad y algoritmos de detección propuestos, la Operación y Mantenimiento delas turbinas eólicas puede mejorarse significativamente. Estos modelos de fiabilidady de detección de fallos son los primeros que proporcionan una representaciónrealística y específica del emplazamiento, al considerar combinaciones complejasde las condiciones ambientales, así como indicadores operacionales y de estadode operación obtenidos a partir de la fusión de datos de vibraciones CMS y datosdel SCADA. Por tanto, este trabajo proporciona entornos prácticos, modelos yalgoritmos que se podrán aplicar en el campo del mantenimiento predictivo deturbinas eólicas.<br /

Diagnóstico y mantenimiento predictivo en plantas fotovoltaicas

En este proyecto se sientan las bases de un mantenimiento optimizado en plantas fotovoltaicas para poder detectar a tiempo posibles desviaciones, errores o fallos, que incurrirían en una pérdida importante de energía producida. Para ello, se describen diferentes modelos y herramientas disponibles, tanto del recurso solar como de los componentes de la instalación, para dar paso a una descripción del mantenimiento de una planta fotovoltaica. Y finalmente se expone nuestra visión del mantenimiento predictivo que debería adoptarse, detallando tanto las herramientas a utilizar como las etapas a seguir

Herramienta de simulación para la detección de eventos de tensión basada en la transformada wavelet

El presente documento muestra los pasos llevados a cabo en la investigación y posterior desarrollo de una herramienta de simulación para la detección de eventos de tensión basada en la transformada Wavelet. Como en cualquier trabajo de investigación, la primera parte incluye una revisión del estado del arte sobre la materia a tratar, en este caso las herramientas de detección de eventos de tensión. Se comenzó revisando la normativa vigente (UNE-EN 61000-4-30) para después proceder a realizar un análisis más exhaustivo en lo referente a artículos de divulgación científica (IEEE, Elsevier…). Posteriormente se revisó el estado actual del arte referente a las necesidades de medida. Esto es, los requisitos metrológicos reales frente a la caracterización de eventos de tensión, en lo que se refiere a la medida de la duración y amplitud de la perturbación. La revisión de los métodos actuales de análisis de eventos de tensión puso de manifiesto la escasa precisión en la medida para ondas distorsionadas y/o no sinusoidales. Esto condujo al siguiente paso: la elección de un método de análisis válido y compatible con los requisitos necesarios. Se seleccionó la transformada Wavelet por ser la más adecuada debido a sus características de sensibilidad a la hora de detectar cambios bruscos en los niveles de tensión. Una vez seleccionado el método de medida, se procedió a la implementación del algoritmo para más tarde diseñar la herramienta informática que ayudaría al usuario a validar el sistema propuesto. Dicha implementación se realizó en Matlab por su facilidad a la hora de depurar errores y poder exportar el código a cualquier otro lenguaje de programación. El desarrollo de la interfaz de usuario se llevó a cabo en el GUIDE de Matlab, un entorno de desarrollo embebido que dota al diseñador de la libertad suficiente para realizar, rápidamente y de manera sencilla, cualquier cambio estético en la interfaz o estructural en el código del algoritmo. Una vez desarrollada la interfaz, se procedió a verificar el correcto funcionamiento de todo el conjunto. Para ello, se analizaron diez ondas de entrada que recogen los eventos de tensión más comunes. La evaluación de los distintos ensayos ha mostrado unos errores en la detección muy inferiores a los obtenidos por el método tradicional de evaluación de eventos de tensión. Para concluir, se fijan unas posibles líneas de desarrollo futuro que sin lugar a dudas hará que el método sea directamente aplicable en sistemas reales de medida

Algoritmos de análisis multi-resolución para la medida de armónicos y eventos de tensión en sistemas eléctricos

En la actualidad, la rápida evolución de la tecnología está motivando un crecimiento exponencial en el uso de cargas no lineales, como fuentes de alimentación conmutadas, iluminación fluorescente o lámparas de bajo consumo. Además, la firme apuesta de las instituciones por el desarrollo de fuentes de generación distribuida, como plantas fotovoltaicas o parques eólicos, está modificando el actual escenario energético hacia redes de distribución y transporte más difíciles de controlar y estimar. Esto conlleva una nueva realidad metrológica, donde los armónicos de tensión y corriente y los eventos de tensión cobran especial relevancia a la hora de cuantificar los parámetros eléctricos tradicionales. Las distorsiones que llegan de estas fuentes de generación renovables son mayores y más difícilmente cuantificables en comparación con aquellas provenientes de grandes centrales de generación. Es por ello que las magnitudes de potencia y energía son más complicadas de medir de forma correcta mediante los métodos tradicionales de análisis de calidad de red. Las herramientas matemáticas recogidas en la actual normativa de calidad de red adolecen de un pésimo comportamiento a la hora de ser aplicadas a determinadas ondas distorsionadas con características fluctuantes. Por tanto, en lo que a métodos matemáticos se refiere, este nuevo paradigma energético demanda algoritmos de medida renovados, en consonancia con las nuevas técnicas de operación del sistema eléctrico. En respuesta a esta situación y durante los últimos años, este problema se ha solucionado parcialmente mediante el empleo de nuevas herramientas de análisis, entre las que destaca la transformada wavelet. En lo relativo a monitorización, multitud de autores han realizado avances en dicha transformada obteniendo resultados prometedores. Por ejemplo, en los últimos años se ha utilizado el análisis multi-resolución (adaptación de la transformada wavelet) en aspectos muy diversos de la ingeniería eléctrica, desde el desarrollo de métodos predictivos hasta el análisis de series temporales no lineales. Tras realizar una exhaustiva revisión del estado del arte en el campo de la medida de armónicos y eventos de tensión, se han detectado varias carencias importantes que motivaron la investigación realizada por el autor en los últimos años. En las siguientes líneas se exponen los hallazgos encontrados, para que de esta manera el lector pueda vislumbrar los aspectos en los que esta tesis hará hincapié complementando dichos puntos "débiles". Aunque las familias wavelet están siendo utilizadas en un sinfín de aplicaciones ingenieriles, sorprendentemente no hay ningún tipo de investigación publicada donde se describa una metodología, clara y objetiva, referente a la selección de dichas familias wavelet. Es cierto que existen gran cantidad de artículos en referencia al uso de la transformada wavelet, pero en ninguno de ellos se explica la razón de utilizar una familia wavelet determinada frente a las demás. Por ejemplo, en varios textos se exponen, de forma superficial, algunos conceptos a tener en cuenta a la hora de seleccionar la familia wavelet, pero centrándose únicamente en las wavelets Daubechies (db1, db4, db24 y db40). Un año más tarde, diversos autores vuelven a utilizar varias de las familias wavelet anteriormente citadas, pero sin justificación técnica alguna. De forma similar ocurre con la medida del contenido armónico mediante la transformada wavelet. Los avances más significativos en esta materia solo incluyen desarrollos con anchos de banda muy limitados, o con obtenciones parciales de los ordenes armónicos impares. Otros autores han orientado su investigación a la medida de parámetros secundarios, de acuerdo a la norma internacional IEEE 1159-2008, como es el caso del THD. En ningún caso de los revisados se presenta un sistema completo de medida de armónicos, como sí que se va a realizar en esta tesis. En referencia a la caracterización de eventos de tensión, sucede de forma parecida a lo observado en los armónicos, encontrando escasos trabajos de investigación, posiblemente frenados por la nula actualización de las normativas vigentes referentes a nuevos métodos de medida. Por ejemplo, en la reciente edición de la norma IEC 61000-4-30 todavía se contemplan los métodos tradicionales de medida de eventos de tensión basados en el cálculo del valor eficaz. Esto deriva en una falta de sensibilidad y precisión de los algoritmos frente a eventos "no ideales", yendo en oposición a lo que realmente se necesita en la actualidad: medidas con una gran precisión temporal. Referente a la selección de la mejor familia wavelet, ocurre igual que en el caso anterior, donde los autores no establecen unas pautas concretas que garanticen la validez del proceso de selección. En este sentido, la presente tesis intenta completar estos "vacíos" detectados, aportando una metodología clara y objetiva a la hora de implementar los nuevos métodos de medida de armónicos y eventos de tensión. De la misma manera, para comprobar la validez de los resultados alcanzados, se llevarán a cabo completas baterías de ensayo donde se simulen condiciones de medida no contempladas hasta el momento

Metodología de trabajo para la obtención de series temporales (P,v) a partir de series temporales de velocidad de viento mediante el programa FAST

El objeto del presente trabajo trata sobre la utilización del programa FAST para generar series temporales (P,v). Debido a la necesidad de disponer de datos reales de parques eólicos para poder realizar nuevos desarrollos y aplicaciones prácticas, y el difícil acceso a los mismos por su pertenecía a los fabricantes o a los promotores de los parques, se hace necesario la utilización de programas de simulación para su obtención. Tras estudiar la metodología de trabajo con el programa, se han realizado los ajustes necesarios en los archivos primarios de entrada. Se han seleccionado los datos de entrada y elegido los datos de salida necesarios, en este caso únicamente tiempo de simulación, velocidad del viento horizontal a la altura del buje y potencia eléctrica generada. El modelo de aerogenerador se ha elegido entre los casos ya desarrollados por NREL. Es un modelo tripala de 70 metros de diámetro de rotor, paso fijo, y una potencia nominal de 1,5 MW. Tomando como datos de entrada la información contenida en un conjunto de series de velocidad de viento, obtenidas con medidas sobre el terreno, se ejecuta FAST. El tiempo de simulación son 48 horas divididas en dos días distintos, y 9 series de 9999 segundos superpuestas para evitar errores por la inercia inicial del aerogenerador, cada uno. Una vez realizada la simulación se comprueba que la cantidad de datos obtenidos es muy grande y que al representarlos las curvas que se generan no son determinísticas. Es decir, para cada velocidad de viento no se obtiene un único resultado de potencia. Esto es debido que la velocidad del viento cambia mucho y las palas del aerogenerador tienen una inercia que impide que su velocidad varíe con la misma frecuencia. Generalmente no es un problema puesto que la curva de potencia se calcula con promedios de 10 minutos, obteniéndose una curva útil para calcular potencias medias acumuladas a lo largo de un periodo largo. No obstante en este caso se busca calcular en periodos de 0,1 segundos la potencia generada y cómo se comporta instantáneamente debido a las variaciones en la velocidad del viento. Por ello se hace necesario el uso de la curva de potencia dinámica. La curva de potencia dinámica se obtiene al aplicar una serie de complejos cálculos estadísticos y matemáticos a los datos obtenidos, teniéndose en cuenta todos y cada uno de los binomios potencia-velocidad. Por definición, la curva dinámica necesita medidas a alta frecuencia (0.01 - 0.1 Hz) que cubran todo el espectro de trabajo del aerogenerador. Por eso se ha mantenido el mismo aerogenerador pero no se han utilizado los datos de las series de velocidad de viento del apartado anterior. Para obtener las series de datos para la curva dinámica, se ha utilizado el programa TURBSIM para generar 21 series, a distintas velocidades, compuestas por 60 casos cada una de 600 segundos de duración. A continuación se procesan con FAST para obtener el binomino P-v para, finalmente, calcular la curva de potencia dinámica del aerogenerador

Procedimiento para la optimización del lucro cesante en los mantenimientos preventivos programados de los parques eólicos

La energía eólica sigue creciendo en el mundo y en el caso de España produce un 20% de la energía demandada. Sin embargo, los cambios en la legislación y un escenario de gran competitividad a nivel mundial han hecho que la creación de nuevos parques se haya estancado en nuestro país y que el futuro del sector pase por adaptarse y prestar más atención a la reducción de costes y a la mejora de la eficiencia. Dada la importancia que tienen los mantenimientos en el correcto funcionamiento de los parques eólicos, surge la necesidad de estudiar los costes asociados a los mismos, para reducirlos al mínimo posible. Entre estos costes o ineficiencias, se encuentra el lucro cesante por parada de los aerogeneradores debidas a labores de mantenimiento preventivo. Una vez revisados los estudios publicados sobre el tema hasta la fecha, en este trabajo se han estudiado los parámetros velocidad del viento, precio de la energía, pérdidas de energía y coste del lucro cesante en el momento de las intervenciones de mantenimiento preventivo, sobre los datos históricos de diferentes parques eólicos de la Península Ibérica. Para ello se ha desarrollado un programa con el entorno matemático Matlab que permite localizar y registrar los parámetros de interés de los eventos objeto de estudio, con el fin de evaluar la importancia de cada uno de estos parámetros. También se ha desarrollado otro programa que realiza la optimización de los eventos establecidos como “caso de estudio”, buscando un intervalo de igual duración en un margen temporal de quince días naturales antes y después del momento de la intervención, que suponga una reducción de las pérdidas económicas asociados. Este programa ha permitido a su vez calcular la mejora conseguida por la optimización de cada intervención y el ahorro total por parque estudiado. Por último se han evaluado los resultados obtenidos, se han elaborado las estadísticas correspondientes y se han sacado conclusiones aplicables de forma general a todos los parques eólicos, a fin de determinar si la reducción de costes, justifica un cambio en las políticas establecidas respecto a la gestión y programación de los mantenimientos

Sistema de monitorización de parámetros eléctricos de una planta solar fotovoltaica

El adecuado desarrollo de las energías renovables y la ruptura de las barreras tecnológicas que atenazan su crecimiento pasan ineludiblemente por un buen conocimiento de sus características de funcionamiento. Es necesario poder analizar con precisión el comportamiento de los sistemas de generación renovables así como su interacción con el sistema eléctrico en distintas condiciones de operación. La razón de ser de este proyecto fin de carrera nace en la necesidad de caracterizar la calidad de suministro eléctrico y la fenomenología particular de sistemas fotovoltaicos para su futura integración con otras fuentes de generación renovables, siendo esta una de las tareas que componen el proyecto “Investigación y desarrollo de un sistema multipropósito para el análisis integral de energías renovables” (IDI-20071056 01) financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI). Para ello se diseñó un sistema de monitorización capaz de medir las variables eléctricas de una planta solar fotovoltaica y se materializó este diseño en dos equipos de medida de las mismas características. Dichos equipos son capaces de registrar valores de tensión e intensidad, tanto en continua como en alterna, cuentan con una unidad de memoria de 2 GB de capacidad y la posibilidad de comunicarse con un ordenador por medio de una conexión USB. Una de las condiciones de diseño iniciales fue que en todo momento quedara protegida la instalación de posibles fallos del equipo de medida y viceversa. Esta condición se tuvo en cuenta en la elección de los componentes y se añadieron otros con este único fin. Se prestó especial atención al ajuste y calibración de los equipos. En primer lugar se realizó el ajuste de cada una de las placas de acondicionamiento de cada equipo por comparación con instrumentos de referencia pertenecientes al Laboratorio de Metrología Eléctrica de la Universidad de Zaragoza (LME). A continuación se procedió al montaje completo de los equipos (placas de acondicionamiento, fuente de alimentación, reloj de tiempo real, Arduino) y a la introducción de los resultados del ajuste por medio de un portátil a través de la conexión USB. Para finalizar se realizó la calibración de ambos equipos emitiendo los certificados correspondientes según la acreditación ENAC con que cuenta el LME. La instalación de ambos equipos se llevó a cabo en el interior de un seguidor solar propiedad de la Fundación para el desarrollo de nuevas tecnologías del Hidrógeno en Aragón, que posee en el parque tecnológico Walqa en Huesca. En su interior, el seguidor cuenta con dos inversores, se colocó un equipo en cada uno de ellos de forma que se pudieran registrar todas las variables, tanto las de entrada (tensión e intensidad en continua) como las de salida (tensión e intensidad en alterna). Dos días después de la instalación se descargaron los datos registrados y con los mismos se verificó el correcto funcionamiento de ambos equipos

Detección de fallos en strings de plantas de generación fotovoltaicas mediante el análisis de la curva I-V con algoritmos de machine learning.

Este trabajo tiene dos objetivos principales. El primero es la creación de un gemelo digital de una planta fotovoltaica y el segundo es el desarrollo de un algoritmo de detección de fallos y anomalías en el funcionamiento de la instalación. Tanto el gemelo como el algoritmo de detección se han desarrollado en Python. El gemelo digital creado incorpora un modelo preciso de los módulos fotovoltaicos. Para ello se ha implementado una técnica de estimación de los parámetros del circuito equivalente de dos diodos y se ha configurado la tipología de módulo de célula partida. Este gemelo es capaz de trabajar con las curvas I-V a nivel de célula, lo que permite introducir perdidas por sombreamiento parcial de forma precisa, algo poco habitual. El algoritmo de detección se basa en la metodología de análisis de las curvas I-V. Esta técnica trabaja con la curva I-V del sistema fotovoltaico para detectar posibles fallos y fenómenos como el envejecimiento. Para detectar esta técnica se han usado modelos de machine learning, los cuales han sido entrenados con datos generados por el gemelo digital. El algoritmo está preparado para detectar fallos de mismatch y variaciones en las resistencias internas de los módulos, así como estimar los valores que ajustan la curva I-V de la simulación a la curva I-V medida. De forma paralela también se propone un método novedoso para la detección del mismatch empleando únicamente la forma geométrica de la curva I-V. Tanto este método como el basado en modelos de machine learning son capaces de detectar los fallos propuestos en curvas medidas de la planta real. La combinación del gemelo digital y del algoritmo de detección propuestos es una herramienta de monitorización y mantenimiento preventivo de gran utilidad y con mucho potencial de cara a la operación y mantenimiento de grandes plantas fotovoltaicas.<br /