Bollinger Bands Based on Exponential Moving Average for Statistical Monitoring of Multi-Array Photovoltaic Systems
Abstract
Monitorare le prestazioni di un impianto fotovoltaico, quando i parametri ambientali non sono disponibili, è molto difficile. Una strategia consiste nel confrontare i dati energetici dei campi fotovoltaici appartenenti allo stesso impianto. Se l’estensione di un impianto fotovoltaico è limitata, tutti i campi sono soggetti alle stesse condizioni ambientali. Pertanto, i campi identici producono la stessa quantità di energia, indipendentemente dalla radiazione solare e dalla temperatura delle celle. Ciò vale per gli impianti fotovoltaici di potenza nominale piccola e media (3–50 kWp) e, inoltre, questa tipologia di impianti fotovoltaici talvolta non è dotata di un sistema di sensori meteorologici. Il presente articolo presenta una metodologia di monitoraggio basata sul confronto tra l’energia media di ciascun array e l’energia media dell’intero impianto fotovoltaico. Per individuare anomalie di bassa intensità prima che diventino guasti, la variabilità dell’energia prodotta da ciascun array viene monitorata, utilizzando il metodo delle bande di Bollinger (BB). Si tratta di uno strumento statistico sviluppato in ambito finanziario per valutare la volatilità dei prezzi azionari. Il presente articolo introduce due modifiche al metodo BB standard: la media mobile esponenziale (EMA) al posto della media mobile semplice (SMA) e l’ampiezza delle BB, impostata a tre volte la deviazione standard anziché a quattro volte. Finché l’energia prodotta da ciascun array rimane all’interno delle BB, non si riscontra un’anomalia grave. Viene discusso un caso di studio basato su un impianto fotovoltaico reale da 19,8 kWp attualmente in funzione.
Keywords
bollinger bands; upper/lower band; exponential moving average; fault detection; photovoltaic systems; statistical monitoring; low-intensity anomaly
Reference
Vergura, S. Bollinger Bands Based on Exponential Moving Average for Statistical Monitoring of Multi-Array Photovoltaic Systems. Energies 2020, 13, 3992.
