Resultados - 1. Digitalización de paneles fotovoltaicos

1. Digitalización de paneles fotovoltaicos

Al término de 18 meses tras el inicio de este proyecto, se consigue realizar al completo el PT1.1 del Objetivo 1. Las tareas T1.1.1 y T1.1.2 forman parte de la primera fase de definición y elección de los principales sistemas del sistema IoT, también referido como Módulo IoT. Se determina que éste será un dispositivo individual para cada panel fotovoltaico. El sistema de procesamiento principal del Módulo IoT será el microcontrolador DevKitV4-IE-ESP32, ya que tiene integrados los protocolos de comunicación BT, BLE y WiFi, porque tiene también una gran comunidad que soporta sus librerías de alto nivel y porque es un dispositivo de bajo coste. Por otra parte, se definen las siguientes funcionalidades y comunicaciones de las que dispondrá: (1) trazado de curvas I-V del panel fotovoltaico, (2) control bidireccional de la conexión/desconexión del panel respecto al string PV, (3) control bidireccional del bypass del panel respecto al string PV, (4) monitorización continua y de alta frecuencia de los parámetros eléctricos del panel, (5) monitorización de los parámetros ambientales, (6) comunicación BLE descentralizada y (7) comunicación WiFi centralizada.

La tarea T1.1.3 queda también completada, con el diseño y creación del Módulo IoT. Se implementan todas las decisiones de diseño y funcionalidades mencionadas en el párrafo anterior. Este hardware cuenta con las siguientes partes principales: (1) sistema de alimentación híbrido con batería, pudiendo elegir de forma automática entre adquirir la energía de la batería o del propio panel fotovoltaico, y beneficioso para pruebas en las que el panel no puede aportar energía o para seguir comunicándose en caso de fallo completo del panel, (2) protección de la electrónica ante sobre-corrientes, sobre-tensiones y tensiones inversas provenientes del string PV y su interacción con el regulador DC-DC que realiza el seguimiento de máxima potencia (MPPT), (3) medida del voltaje del panel a través del ADC ADS1256 de 24 bits con capacidad de muestrear hasta 30kHz y de expandir hasta 4 los GPIOs del microcontrolador, y con la electrónica de acondicionamiento necesaria para que la medida no se vea afectada por la impedancia de entrada del ADC, (4) medida de la corriente generada por el panel con el sensor de tipo Hall TMCS1101A4B-Q1 con su salida ajustada al fondo de escala del ADC y correspondientemente acondicionada, (5) medidas de los parámetros ambientales temperatura, humedad y presión con el circuito integrado BME680 a través de comunicación I2C y el circuito integrado MAX31685 a través de comunicación SPI para acondicionar la medida de la temperatura del panel tomada por una PT100, (6) dos relés de estado sólido hechos a medida para poder realizar las tareas de control de conexión/desconexión y bypass respecto al string PV de forma bidireccional, quedando estos completamente aislados eléctricamente del resto del Módulo IoT y accionados de forma optoacoplada, y (7) circuito específico para el trazado de las curvas I-V características del panel por el método de carga capacitiva.
	La tarea 1.1.4 se completa satisfactoriamente, no solo realizando pruebas de verificación hardware, si no también llevando a cabo simulaciones en Matlab-Simulink del conjunto del Módulo IoT en un string PV bajo control MPPT de un DC-DC. Con estas simulaciones se pueden verificar virtualmente los funcionamientos, ayudando así a ajustar el diseño de componentes electrónicos, secuencias de funcionamientos y comportamientos transitorios en las conexiones/desconexiones del panel asociado al Módulo IoT. Para verificar el funcionamiento real del Módulo IoT y validar las simulaciones, se hace un montaje de string PV con dos paneles, un DC-DC MPPT, una batería y unas cargas DC. Algunas de las pruebas reales llevadas a cabo son las siguientes: trazado de curvas I-V, conexión/desconexión del string PV, bypass del panel respecto al string PV, y electroluminiscencia individual controlada por el Módulo IoT.
El apartado PT1.2 sigue en desarrollo a día de hoy, pero las tareas previstas para los 18 primeros meses se han completado en su totalidad. En primer lugar, dentro de la tarea T1.2.1 se define tanto la estructura de comunicación BLE descentralizada servidor/cliente, como la arquitectura API Rest a usar a través de la comunicación WiFi. Además, se concreta el enfoque distribuido del algoritmo para la detección de anomalías. Seguidamente, se realiza al completo la tarea T1.2.3 diseñando y desarrollando el firmware de control y comunicaciones del Módulo IoT. La arquitectura de comunicación BLE usada es la de servidor/cliente, siendo cada Módulo IoT servidor y cliente al mismo tiempo. Dentro del protocolo BLE se definen unas características concretas donde cada Módulo guarda información de su panel y unos comandos para poder controlar de forma remota el Módulo. Así, cada Módulo IoT puede consultar otros paneles y ser consultado por otros Módulos o dispositivos con capacidad BLE, sin necesidad de un servidor o equipo central. Respecto a la comunicación WiFi se elige utilizar el protocolo API Rest, por el cual se pueden enviar grandes cantidades de datos e históricos guardados por el microcontrolador. Se diseña de tal forma que el Módulo IoT genera un servidor al cual se puede acceder desde cualquier dispositivo funcionando como cliente a través de un router central que genere la red WiFi. Además, se desarrolla una interfaz gráfica en el entorno de Node-RED para poder interactuar con el Módulo IoT más fácilmente y agilizar así todas las pruebas, tanto las del apartado PT1.1 como las del PT1.2. Si la red generada dispone con conexión a internet, el Módulo IoT puede ser accedido desde cualquier parte del mundo conociendo las claves correspondientes y, recíprocamente, el Módulo puede comunicarse directamente con cualquier nube IoT.
	Continuando con las tareas en progreso, dentro de la tarea T1.2.2, el algoritmo distribuido para la detección de anomalías de los paneles se encuentra en pleno desarrollo, tras una gran investigación del estado del arte en técnicas inteligentes para la detección, diagnosis y caracterización de anomalías y defectos en paneles fotovoltaicos. Este algoritmo innovador se apoya en el muestreo de los parámetros eléctricos en alta frecuencia para detectar anomalías en las derivadas de dichos parámetros. A través de la comunicación distribuida de todos los paneles vecinos (gracias a sus Módulos IoT) se puede implementar este algoritmo de forma distribuida, es decir, que cada Módulo IoT forme parte de una porción del procesamiento total del algoritmo, consiguiendo así alcanzar también el paradigma Edge Computing. Finalmente, la tarea T1.2.4 engloba todas las pruebas del apartado PT1.2. Hasta la fecha se han realizado las pruebas de funcionamiento y en planta limitada del firmware de control y comunicaciones del Módulo IoT, así como la obtención de los primeros datos de anomalías producidas de forma artificial. Estas anomalías han sido analizadas virtualmente por la primera versión del algoritmo distribuido, obteniendo resultados positivos.

Resultados científicos y tecnológicos