Nouvel algorithme pour identifier les défauts dans les systèmes PV

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Des chercheurs de l’Institut de technologie du Costa Rica ont développé un nouvel algorithme de détection des défauts pour les systèmes PV basé sur le test de différence significative minimale (least significant difference, LSD). La méthode LSD est un ensemble de tests-t qui permettent de comparer les moyennes de deux paramètres prédéterminées ou plus. Les tests-t sont utilisés pour évaluer s’il existe une différence significative entre les moyennes de deux groupes.

« L’algorithme de détection de défauts se fonde sur l’idée que des modules PV quasi-identiques produisent des résultats statistiques équivalents face au même stimulus tel que l’irradiance et la température », écrivent les scientifiques dans leur article intitulé « Détection des défauts des systèmes photovoltaïques basé sur le test de différence significative minimale », paru dans le journal Applied Computer Sciences in Engineering.

L’approche proposée a été testée dans un réseau simulé dans des conditions de test standard via le modèle Simulink. Tous les modules du système étaient connectés au même régulateur Maximum point tracker (MPPT), avec un capteur de tension connecté en parallèle à leurs bornes de sortie et chaque chaîne avait un capteur de courant. Deux algorithmes de test LSD ont été appliqués à ces signaux de tension et de courant.

« L’algorithme peut détecter et localiser différents types de défauts, il détecte également quand le défaut a été résolu afin de ne pas produire de faux positif, déclarent les universitaires. Une autre caractéristique est qu’il est capable de détecter cinq défauts différents, quel que soit le type de défaut ». Les scientifiques ont ainsi affirmé qu’il est capable de traiter des mesures de courant ou de tension pour distinguer un décalage des moyennes, en temps réel. « Cela ne veut pas dire que l’algorithme est infaillible, il faut faire particulièrement attention lorsque des défauts du même type se produisent simultanément car cette situation peut masquer les dysfonctionnements », souligne le groupe de recherche, tout en ajoutant que ce problème sera résolu dans la prochaine version de l’algorithme.

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