• identificazione automatica guasti
• impianti fotovoltaici
• intelligenza computazionale
• simulatore

Data la recente diffusione dei sistemi fotovoltaici, rilevare e identificare i guasti in questi sistemi assume un ruolo sempre più importante per limitare le perdite economiche legate alla mancata produzione di energia. La rilevazione e la diagnosi dei guasti può essere effettuata utilizzando sistemi basati su tecniche di intelligenza computazionale; tali sistemi hanno bisogno di una fase iniziale di addestramento, in cui si presentano coppie di campioni ingresso-uscita desiderata; tali dati possono essere ottenuti facilmente utilizzando un simulatore fotovoltaico; i simulatori esistenti non si sono rivelati adatti in quanto non permettono una configurazione flessibile dei guasti, per cui in questo lavoro di tesi è stato progettato e sviluppato un nuovo simulatore di campo fotovoltaico che permette di simulare guasti di cortocircuito e circuito aperto su celle e disattivazione di intere stringhe e moduli. I test di validazione effettuati hanno confermato che il comportamento del simulatore coincide con quello descritto in letteratura, pertanto si ritiene che il simulatore possa essere utilizzato per generare i dati necessari all'addestramento di un sistema di rilevazione e diagnosi basato su tecniche di intelligenza computazionale.

Due to the recent spread of photovoltaic (PV) systems, fault detection and recognition in these systems plays an increasingly important role to limit the economic losses related to power reduction.
Fault detection and diagnosis can be achieved using computational intelligence systems; these systems require an inital training, which consists in presenting pairs of 'input'-'desidered output' samples; a PV simulator can produce these data easily; existing simulators are not suitable for this purpose because they do not allow proper configuration of faults; in this work we have designed and developed a new PV array simulator which allows short circuit and open circuit faults simulation and modules and strings disconnection. Validation tests have confirmed that the simulator behaviour is coherent with a number of works described in literature, so this simulator can be used to generate training data for a PV fault detection and diagnosis system based on computational intelligence.