Evaluación del rendimiento energético-técnico-económico de tecnologías fotovoltaicas emergentes y su degradación en distintas zonas climáticas del Perú: aplicación de modelos de Inteligencia Artificial e implementación de una plataforma pública en línea para el acceso de datos.

Desarrollo de una plataforma pública en línea para la visualización, análisis y divulgación de resultados científicos de rendimiento de diferentes tecnologías fotovoltaicas emergentes en distintas zonas climáticas del Perú. Entre los datos y resultados a divulgar se encuentran: A. El potencial de radiación solar del lugar en kWh diarios, mensuales y anual. B. El rendimiento energético de los SFCRs que permite estimar la cantidad de energía generada por potencia nominal instalada (kWh/kWp) y su predicción. C. Comparación de rendimiento global (performance ratio) entre las 3 tecnologías para análisis de pérdidas y ganancias basadas en las tecnologías y su respuesta al clima local. D. Visualización de resultados económicos para cada tecnología y lugar: coste normalizado de la energía (LCOE) fotovoltaica generada, tiempo de retorno de inversión. E. Basado en los resultados anteriores: recomendación de la tecnología de mayor rendimiento energético-técnico-económico para el clima local. F. Predicción a tiempo real de la generación energética para cada tecnología y lugar, basado en el módulo de Inteligencia Artificial. G. Posibilidad de descargar la data de la plataforma para desarrollar proyectos de instalaciones fotovoltaicas a toda la comunidad peruana. Para alcanzar este objetivo se realizarán los siguientes pasos: 1. Se ampliarán y mejorarán las estaciones de monitoreo de los SFCRs para la obtención de todos los parámetros meteorológicos y eléctricos relevantes según las normas IEC. 2. Se implementará una plataforma IT para el manejo, la visualización y análisis de la data. La plataforma incluirá un módulo de Inteligencia Artificial para el aprendizaje mediante la data experimental, tanto meteorológica y eléctrica de los SFCRs. 3. Se amplía el equipo técnico multidisciplinario del proyecto base, constituido ya por físicos, ingenieros mecánicos y eléctricos, por expertos en áreas adicionales: - Incorporación de una especialista de Alemania, Dra Vlada Pleshcheva, experta en modelos económicos de predicción, análisis y visualización de macrodatos (Data Science y Big Data), Inteligencia Artificial y Machine Learning. - Participación de un informático del grupo de Inteligencia Artificial de la PUCP, Dr. Edwin Villanueva, experto en series temporales y Machine Learning. - Participación investigadores de la Universidad de Jaén - España, Dr. Juan de la Casa, Dr. Emilio Muñoz y Dr. Gustavo Nofuentes, Los tres con amplia trayectoria internacional y probada experiencia en la temática del proyecto. 4. Adquisición de equipo mediano portátil de caracterización en campo de paneles fotovoltaicos mediante electroluminiscencia con alimentación por batería para un estudio a largo plazo de: control de calidad, efectos de degradación, análisis de fallas mecánicas y eléctricas. Este equipo aún no existe en el Perú. Es un equipo de primera necesidad de laboratorios de investigación, para la calibración, certificación y control de calidad de tecnologías fotovoltaicas.

Energía renovable solar, sistemas fotovoltaicos, rendimiento energético, tratamiento gran volumen de datos, sistemas predictivos basados en inteligencia artificial, degradación, PROCIENCIA, CONCYTEC.

INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

BM

LIMA

UNIVERSIDAD

PERÚ

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA / INGENIERÍAS ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA

PERÚ

LIMA

13/01/2021 al 12/07/2022

INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA