Sistema de monitoreo para limpieza fotovoltaica

Abstract

Este proyecto propone una metodología inteligente para optimizar la limpieza de paneles fotovoltaicos residenciales mediante un enfoque basado en costo–beneficio. La investigación aborda el problema de acumulación de suciedad sobre los paneles solares, fenómeno que reduce la irradiancia recibida y disminuye la generación de energía, afectando la eficiencia y rentabilidad del sistema fotovoltaico. La propuesta consiste en un sistema de monitoreo capaz de comparar la potencia esperada del panel, estimada a partir de variables ambientales como irradiancia y temperatura, con la potencia real generada en operación. A partir de esta comparación, el sistema calcula la energía no generada y su impacto económico, permitiendo determinar si las pérdidas justifican la realización de una limpieza. Para ello, se integran sensores ambientales y eléctricos junto con un modelo matemático de estimación y una interfaz de monitoreo para visualizar variables energéticas en tiempo real. Los resultados muestran la viabilidad de la arquitectura desarrollada y su potencial para mejorar las estrategias de mantenimiento en sistemas fotovoltaicos residenciales. En conclusión, el proyecto presenta una solución práctica, escalable y de bajo costo que permite optimizar las decisiones de mantenimiento, reducir pérdidas energéticas y mejorar el aprovechamiento de la energía solar.

This project proposes a smart methodology to optimize the cleaning of residential photovoltaic panels using a cost-benefit approach. The research addresses the problem of dirt accumulation on solar panels, a phenomenon that reduces the amount of sunlight received and decreases energy generation, thereby affecting the efficiency and profitability of the photovoltaic system. The proposal consists of a monitoring system capable of comparing the expected power output of the panel—estimated based on environmental variables such as irradiance and temperature—with the actual power generated during operation. Based on this comparison, the system calculates the energy not generated and its economic impact, allowing one to determine whether the losses justify cleaning. To this end, environmental and electrical sensors are integrated along with a mathematical estimation model and a monitoring interface to visualize energy variables in real time. The results demonstrate the viability of the developed architecture and its potential to improve maintenance strategies in residential photovoltaic systems. In conclusion, the project presents a practical, scalable, and low-cost solution that enables the optimization of maintenance decisions, reduces energy losses, and improves the utilization of solar energy.