Hypothesis Tests-Based Analysis for Anomaly Detection in Photovoltaic Systems in the Absence of Environmental Parameters
Abstract
Il presente articolo tratta del monitoraggio delle prestazioni di un impianto fotovoltaico, senza ricorrere a parametri ambientali quali la radiazione solare e la temperatura. L’idea principale è confrontare statisticamente le prestazioni energetiche dei campi, che costituiscono l’impianto fotovoltaico. Infatti, le condizioni ambientali influenzano in modo uguale tutti i campi di un impianto fotovoltaico di piccole-medie dimensioni, poiché l’estensione dell’impianto è limitata; pertanto, qualsiasi confronto tra le distribuzioni energetiche di array identici è indipendente dalla radiazione solare e dalla temperatura delle celle, rendendo la metodologia proposta molto efficace per gli impianti fotovoltaici non dotati di una stazione meteorologica. Ciò accade spesso per gli impianti situati in contesti urbani e con una potenza di picco nominale compresa tra 3 e 50 kWp, tipicamente installati sul tetto di un edificio residenziale o industriale. In questo caso, i costi di un sistema di monitoraggio avanzato basato sui dati ambientali non sono giustificati; di conseguenza, spesso si rinuncia anche alla stazione meteorologica. La procedura proposta guida l’utente attraverso diversi strumenti di statistica inferenziale, che consentono di verificare se i campi fotovoltaici abbiano prodotto la stessa quantità di energia o, in alternativa, quale sia il campo con le prestazioni peggiori. La procedura è efficace nell’individuare e localizzare condizioni operative anomale, prima che diventino guasti.
Keywords
ANOVA; Bartlett’s test; Hartigan’s dip test; Jarque-Bera’s test; Kruskal-Wallis’ test; Mood’s Median test; residential buildings; Tukey’s test; urban context
Reference
Vergura, S. Hypothesis Tests-Based Analysis for Anomaly Detection in Photovoltaic Systems in the Absence of Environmental Parameters. Energies 2018, 11, 485
