I sistemi fotovoltaici rappresentano il principale ambito applicativo dell’attività scientifica. Le ricerche interessano diversi livelli, come rilevabile dalle pubblicazioni: modellazione di celle e moduli, simulazione delle curve corrente-tensione, monitoraggio di stringhe e array, diagnosi dei difetti, previsione della produzione e integrazione con rete, accumulo e altre fonti rinnovabili. Sono stati inoltre studiati moduli bifacciali, sistemi termo-fotovoltaici, microgrid, serre alimentate da rinnovabili e impianti ibridi fotovoltaico-eolico-batteria.  Il Prof. Silvano Vergura è docente del corso Sistemi fotovoltaici e diagnostica degli impianti, erogato nel corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica del Politecnico di Bari.

La diagnostica e i Controlli Non Distruttivi (CND) permettono di valutare lo stato di salute di componenti e impianti senza danneggiarli né interromperne il funzionamento. L’attività di ricerca e le pubblicazioni si concentrano soprattutto sull’impiego della termografia infrarossa negli impianti fotovoltaici, nei quali difetti elettrici, connessioni anomale, fenomeni di degrado o dis-uniformità possono produrre variazioni termiche osservabili. Il percorso scientifico comprende la modellazione termo-elettrica dei difetti, l’acquisizione dei termogrammi, l’elaborazione automatica delle immagini e la classificazione delle anomalie a livello di cella, modulo, stringa e impianto. Il Prof. Silvano Vergura è docente del corso Elementi di diagnostica non distruttiva, erogato nel corso di laurea triennale in Ingegneria Elettrica del Politecnico di Bari.

I droni rappresentano una piattaforma innovativa per l’ispezione rapida di grandi impianti fotovoltaici o di installazioni industriali difficilmente accessibili. Equipaggiati con camere RGB e termocamere radiometriche, consentono di acquisire immagini di migliaia di moduli in tempi molto inferiori rispetto alle ispezioni manuali. Nell’attività di ricerca e nelle pubblicazioni è evidenziato che il drone è parte di un sistema integrato che comprende sensore, missione di volo, condizioni ambientali, elaborazione delle immagini, piattaforma cloud e supporto alle attività di O&M.

L’intelligenza artificiale costituisce un filone trasversale dell’attività scientifica e delle pubblicazioni. Le prime ricerche hanno riguardato reti neurali non supervisionate per estrarre caratteristiche, riconoscere dati anomali e ridurre la ridondanza di dataset ambientali. Successivamente, reti neurali, visione artificiale e logica fuzzy sono state applicate alla diagnostica fotovoltaica, all’elaborazione delle immagini termografiche, al controllo di sistemi energetici ibridi e alla gestione del microclima delle serre. L’approccio combina apprendimento automatico, statistica, conoscenza fisica e controllo in tempo reale.

L’attività di ricerca in ambito automotive integra ingegneria elettrica, mobilità sostenibile, sicurezza, modellazione e intelligenza artificiale. L’elettrificazione modifica l’architettura dei veicoli, mentre digitalizzazione e decarbonizzazione richiedono di ripensare anche infrastrutture di ricarica, reti elettriche e organizzazione della mobilità. Dati elettrici e termici, informazioni sulla batteria e registri degli interventi potranno alimentare strumenti capaci di aggiornare la valutazione del rischio. Tali sistemi dovranno essere validati anche su eventi rari e mantenere una chiara supervisione umana.