Nonostante i numerosi vantaggi e la relativa popolarità come fonte di energia rinnovabile, infine, il sole tramonta anche sui migliori pannelli solari. Col tempo, le celle solari subiscono danni da agenti atmosferici, variazioni di temperatura, sporco, ed esposizione ai raggi UV. Le celle solari richiedono anche ispezioni per mantenere i livelli di prestazioni delle celle e ridurre le perdite economiche.

Così, come si ispezionano i pannelli in tempo reale, in un modo che sia sia economico che efficiente in termini di tempo? Parveen Bhola, uno studioso di ricerca presso l'India's Thapar Institute of Engineering and Technology, e Saurabh Bhardwaj, professore associato presso la stessa istituzione, ha trascorso gli ultimi anni a sviluppare e migliorare alternative statistiche e basate sull'apprendimento automatico per consentire l'ispezione in tempo reale dei pannelli solari. La loro ricerca ha trovato una nuova applicazione per il calcolo basato sul clustering, che utilizza dati meteorologici passati per calcolare rapporti di prestazione e tassi di degrado. Questo metodo consente anche l'ispezione fuori sede.

Il calcolo basato sul clustering è vantaggioso per questo problema grazie alla sua capacità di accelerare il processo di ispezione, prevenire ulteriori danni e accelerare le riparazioni, utilizzando un rapporto di prestazione basato su parametri meteorologici che includono temperatura, pressione, velocità del vento, umidità, ore di sole, energia solare, e anche il giorno dell'anno. I parametri sono facilmente acquisibili e valutabili, e può essere misurato da postazioni remote.

Il miglioramento dei sistemi di ispezione delle celle fotovoltaiche potrebbe aiutare gli ispettori a risolvere i problemi in modo più efficiente e potenzialmente a prevedere e controllare le difficoltà future. È probabile che il calcolo basato sul clustering faccia luce su nuovi modi per gestire i sistemi di energia solare, ottimizzazione dei rendimenti fotovoltaici, e ispirando i futuri progressi tecnologici nel campo.

"La maggior parte delle tecniche disponibili calcola il degrado dei sistemi fotovoltaici (fotovoltaici) mediante ispezione fisica in loco. Questo processo richiede tempo, costoso, e non può essere utilizzato per l'analisi in tempo reale del degrado, " Bhola ha detto. "Il modello proposto stima il degrado in termini di performance ratio in tempo reale".

Bhola e Bhardwaj hanno lavorato insieme prima e hanno sviluppato il modello per stimare la radiazione solare utilizzando una combinazione del modello di Markov nascosto e del modello sfocato generalizzato.

Il modello di Markov nascosto viene utilizzato per modellare sistemi che cambiano casualmente con inosservati, o stati nascosti; il Generalized Fuzzy Model tenta di utilizzare informazioni imprecise nel suo processo di modellazione. Questi modelli implicano il riconoscimento, classificazione, raggruppamento, e reperimento di informazioni, e sono utili per adattare i metodi di ispezione dell'impianto fotovoltaico.

I vantaggi dell'ispezione FV in tempo reale vanno oltre le misure sensibili al fattore tempo ed efficienti in termini di costi. Questo nuovo, Il metodo proposto può anche migliorare gli attuali modelli di previsione dell'energia solare. Bhola ha notato che la potenza di uscita di un pannello solare, o insieme di pannelli solari, potrebbe essere previsto con una precisione ancora maggiore. La stima e l'ispezione in tempo reale consentono anche una risposta rapida in tempo reale.

"Come risultato della stima in tempo reale, l'azione preventiva può essere intrapresa immediatamente se l'uscita non è per il valore previsto, " Bhola ha detto. "Queste informazioni sono utili per mettere a punto i modelli di previsione dell'energia solare. Così, la potenza di uscita può essere prevista con maggiore precisione."