Fotovoltaico: scienziato sviluppa un metodo innovativo per identificare i pannelli solari difettosi
Il sistema di monitoraggio per pannelli fotovoltaici con intelligenza artificiale combina termografia a infrarossi e algoritmi avanzati per una precisione del 96,8%
Un ricercatore dell’Università di Jönköping, in Svezia, ha sviluppato un sistema di monitoraggio per i pannelli fotovoltaici basato sull’intelligenza artificiale, sfruttando la termografia a infrarossi. Questa nuova metodologia, che combina tecniche avanzate di apprendimento automatico, si distingue per la sua capacità di resistere a disturbi come rotazione, rumore, scalatura e foschia. I risultati? Una precisione del 98% nella fase di addestramento e del 96,8% nei test, come spiegato dal dott. Waqas Ahmed, autore dello studio pubblicato su Energy Reports:
Gli attuali approcci basati sull’elaborazione delle immagini per la diagnosi di salute e guasti spesso presentano limitazioni legate ai dataset specifici. Questi metodi soffrono di sensibilità a fattori come rotazione, scalatura, rumore, sfocature e foschia. Inoltre, gli algoritmi di deep learning, pur essendo potenti, richiedono dataset robusti e un’accurata ottimizzazione degli iperparametri, oltre a presentare elevata complessità computazionale e memoria richiesta.
Come funziona il sistema di monitoraggio dei pannelli fotovoltaici
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