Con el objetivo de predecir fallas fotovoltaicas y mejorar el mantenimiento de los Paneles Solares PVS instalados en zonas rurales del país, docentes y estudiantes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica  de la Universidad Nacional del Centro del Perú UNCP desarrollaron el sistema Mashiderming, un innovador algoritmo matemático con inteligencia artificial para optimizar el servicio eléctrico.

El trabajo de investigación presenta una metodología para corregir mediciones experimentales fotovoltaicas erróneas, validada a través de 12 estudios de caso con más de 5,000 puntos de datos, mostrando mejoras significativas en la corrección de datos para variables meteorológicas y eléctricas en sistemas fotovoltaicos.

“El Machine Learning, detectará fallas en los paneles solares portadores de energía eléctrica otorgados por el estado, el usuario no esperará más de tres meses para su reparación, sino ya está programado en el sistema que maneja la empresa prestadora.” Indicó, David Condezo Hurtado, docente investigador de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.

La investigación duró dos años y fue financiada por el Programa Nacional de Investigación Científica y Estudios Avanzados PROCIENCIA, que mostró su interés ya que de cada 100 paneles solares instalados 20 presentan defectos y su reparación está super editado al tiempo y distancia, por lo que las familias son perjudicadas en el uso de sus equipos eléctricos, comentó Marko Orihuela Lazo, integrante del grupo Energy Systems (EES) Research Group.

“Para recolectar información y realizar un diagnóstico, visitamos las comunidades campesinas de San Juan de Jarpa, Cachi y Chupuro en Chupaca, notamos que el uso del equipo fotovoltaico es de tres horas diarias para recargar sus celulares y escuchar radio”, por lo que el tiempo útil del panel solar es de cinco años, pasado este lapso sufre fallas, explica José Galarza Linares, responsable técnico del proyecto.

Por su parte la Vicerrectora de Investigación UNCP, Salomé Ochoa Sosa. Comentó que como parte del proyecto se adquirió nuevos equipos de alta tecnología para los laboratorios de Energías Renovables de la universidad. “Ahora tenemos una nueva Estación Meteorológica de gama media y otros instrumentos que servirán para futuras investigaciones y la formación de Semilleros de Investigación”.

A su turno, la máxima autoridad de nuestra Primera Casa de Estudios Amador Vilcatoma Sánchez, reconoció el trabajo del equipo investigador Eléctrica y Electrónica del “Electric Energy Systems (EES) Research Group. “Sabemos que, con arduo trabajo, se consiguen grandes logros, ahora el equipo presenta sus resultados de investigación de forma satisfactoria el cual ayudará a los pobladores de las comunidades mejorar su calidad de vida.

El proyecto ganador del Concurso Nacional de Investigación Aplicada convocada por el Programa Nacional de Investigación Científica y Estudios Avanzados PROCIENCIA en 2022, el estudió se enfoco en reducir errores en las mediciones mediante el análisis de causas como errores de calibración y calidad del sensor, con el objetivo de mejorar la confiabilidad de la evaluación del desempeño en sistemas fotovoltaicos.