Algoritmo para la detección de formas aplicable a la estimación solar

• Aguilar-López, J. M. ^[1] ; García, R. A. ^[1] ; Camacho, E. F. ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 18, Nº. 3, 2021, págs. 277-287
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Shape detection algorithm applicable to solar estimation
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta un algoritmo híbrido bio-inspirado para la detección de formas aplicado a la estimación solar en plantas solares. Se tiene como objetivo localizar y caracterizar la forma de una nube sobre una planta solar basándose en medidas de niveles bajos de la irradiancia con una pequeña flota de vehículos aéreos no tripulados (UAVs en inglés) equipados con sensores capaces de medir la irradiancia directa normal. El algoritmo híbrido propuesto se inspira y adapta las ideas del algoritmo de optimización de colonia de hormigas (ant colony optimization, ACO) y también usa un algoritmo estándar de cobertura de área, separándose el campo de la planta solar en dos mallados, uno para cada capa del algoritmo, para encontrar el área afectada por la nube. Cuando un UAV localiza la zona de baja irradiancia, los otros van a ayudarle. Dicho equipo delimita el borde de la nube usando conceptos de técnicas de procesamiento de imágenes. Finalmente, se prueba el algoritmo propuesto mediante simulaciones.

  • English

    This paper presents a bio-inspired hybrid algorithm for shape detection applicable to solar estimation in solar power plants. The objective is to locate and characterise the shape of a cloud over a solar power plant based on low level irradiance measurement with a small fleet of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with direct normal irradiance sensors. Toe hybrid algorithm takes inspiration and adapts ideas of the ant colony optimisation algorithm (ACO) and also uses a standard cover area algorithm, separating the field into two grids, one for each layer of the algorithm, to find the area affected by the cloud. Once the low irradiance zone is located by one of the UAVs, the others go to help it. This team delimits the cloud border using concepts of an image processing technique. Finally, the algorithm is tested by simulations.