Técnicas de aprendizaje computacional aplicadas a la fotovoltaica
Resumen
En este artículo mostramos los resultados de la aplicación de varios métodos de aprendizaje computacional sobre datos procedentes de una instalación fotovoltaica de 222kWp de CdTe. Los datos de uno de los 30 grupos de módulos han sido estudiados en profundidad para predecir el estado en que se encuentra cuando el rendimiento es bajo: afectado por sombra fija, por sombra variable, los módulos están sucios, error ajeno a dichas circunstancias, etc. o bien identificar que está generando electricidad de forma adecuada.
Lucía Serrano-Luján
Contratada Doctor Interina
Lucía Serrano-Luján es Profesora Contratada Doctor interina en el Departamento de Informática y Estadística. Su campo de investigación es multidisciplinar. Es experta en la aplicación de la metodología de Análisis del Ciclo de Vida para evaluar las energías renovables y ha aplicado la IA a sus datos. Su principal objetivo es influir en la producción de materiales relacionados con la energía y encontrar una forma más sostenible de desarrollarlos. Ha aplicado el ACV para reducir el óxido de grafeno y las células solares de perovskita, construir sistemas fotovoltaicos integrados, etc.