Estudio experimental de la detección de defectos en paneles fotovoltaicos utilizando electroluminiscencia

Resumen

Este estudio presenta una investigación experimental sobre la detección de defectos en paneles fotovoltaicos monocristalinos y policristalinos mediante imágenes de electroluminiscencia. Se evaluaron doce módulos con distintos niveles de degradación, instalados en entornos rurales andinos, mediante inspección visual y análisis automático basado en redes neuronales convolucionales. La metodología incluyó la segmentación manual de defectos y la aplicación de un modelo U-Net para la clasificación automática de anomalías estructurales y eléctricas. Los resultados mostraron que las fracturas y áreas inactivas fueron más frecuentes en paneles monocristalinos, mientras que la degradación inducida por potencial (PID) y la decoloración se observaron principalmente en paneles policristalinos. La comparación entre la inspección manual y el modelo automático evidenció un alto desempeño en la detección de defectos discretos como grietas y barras conductoras, aunque con menor precisión en defectos difusos como la PID. El análisis espacial de los mapas de defectos reveló la agrupación de ciertos tipos de fallas dentro de las celdas, destacando la importancia de considerar correlaciones espaciales en futuros algoritmos de detección. Estos hallazgos respaldan el desarrollo de estrategias de mantenimiento preventivo más específicas y refuerzan el potencial de la segmentación semántica como herramienta de diagnóstico para módulos fotovoltaicos.