Os pesquisadores usaram um detector InGaAs com uma taxa de quadros muito alta para adquirir uma sequência de imagens de painéis solares conforme uma corrente elétrica modulada era aplicada. A velocidade de imagem muito rápida disponível neste detector permitiu que mais mudanças entre as imagens na sequência fossem distinguidas. Crédito:Yunsheng Qian, Universidade de Ciência e Tecnologia de Nanjing
Os pesquisadores desenvolveram e demonstraram um novo sistema que pode detectar defeitos em painéis solares de silício com luz solar total e parcial sob quaisquer condições climáticas. Como os métodos atuais de detecção de defeitos não podem ser usados em condições de luz do dia, o novo sistema pode tornar muito mais fácil manter os painéis solares funcionando de forma otimizada.
Painéis solares de silício, que representam cerca de 90 por cento dos painéis solares do mundo, muitas vezes têm defeitos que ocorrem durante sua fabricação, manuseio ou instalação. Esses defeitos podem diminuir significativamente a eficiência dos painéis solares, por isso, é importante que sejam detectados com rapidez e facilidade.
No jornal Optica Publishing Group Óptica Aplicada , pesquisadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Nanjing, na China, descrevem como uma combinação única de novo hardware e software permite que defeitos em painéis solares sejam claramente visualizados e analisados, mesmo sob luz forte.
"Os sistemas de detecção de defeitos de hoje só podem ser usados para encontrar defeitos à noite ou em módulos de painéis solares que foram removidos e movidos para dentro ou para um ambiente sombreado, "disse Yunsheng Qian, que liderou a equipe de pesquisa. “Esperamos que este sistema possa ser usado para ajudar os inspetores de usinas fotovoltaicas a localizar defeitos e identificá-los mais rapidamente, para que esses sistemas possam produzir eletricidade em seus níveis máximos. "
Vendo através da luz
No novo trabalho, os pesquisadores criaram um sistema de imagem para todos os climas que funciona em qualquer condição de iluminação. Para tornar os defeitos visíveis, eles desenvolveram um software que aplica uma corrente elétrica modulada a um painel solar, o que faz com que ele emita luz que se acende e apaga muito rapidamente. Um detector InGaAs com uma taxa de quadros muito alta é usado para adquirir uma sequência de imagens dos painéis solares conforme a corrente elétrica é aplicada. Os pesquisadores também adicionaram um filtro que limita os comprimentos de onda detectados em torno de 1150 nm para remover parte da luz solar dispersa das imagens.
"A velocidade de imagem muito rápida permite que mais imagens sejam coletadas para que um maior número de mudanças entre as imagens possa ser distinguido, "disse Sheng Wu, primeiro autor do artigo. "O principal desenvolvimento foi um novo algoritmo que distingue as partes moduladas e não moduladas da sequência de imagens e, em seguida, amplia essa diferença. Isso permite que os defeitos no painel solar sejam claramente visualizados sob alta irradiância."
Para testar o sistema, os pesquisadores aplicaram-no a painéis solares de silício monocristalino e de silício policristalino. Os resultados mostraram que o sistema pode detectar defeitos em painéis solares à base de silício com irradiâncias de 0 a 1300 watts por metro quadrado, o que equivale a condições de luz que variam de escuridão completa a luz solar total.
Os pesquisadores desenvolveram um novo sistema que pode detectar defeitos em painéis solares de silício com luz solar total ou parcial. São mostradas as imagens adquiridas em baixo (esquerda), irradiância solar média (média) e alta (direita). A linha superior (a, b, c) foram adquiridos usando um sistema tradicional que não funciona à luz do sol, e a linha inferior (d, e, f) com o novo sistema e algoritmo de exibição de defeitos. Crédito:Yunsheng Qian, Universidade de Ciência e Tecnologia de Nanjing
Os pesquisadores agora estão trabalhando em um software para ajudar a reduzir o ruído digital e melhorar ainda mais a qualidade da imagem, para que o detector possa coletar alterações de imagem com mais precisão. Eles também querem ver se inteligência artificial pode ser aplicada às imagens adquiridas para identificar automaticamente os tipos de defeitos e agilizar ainda mais o processo de inspeção.