Maestría en Ingeniería · 2026
Prototipado de un sistema de análisis de datos para la disminución del tiempo de limpieza de paneles solares basado en telemetría, inteligencia artificial y visualización en tiempo real
This work presents a real-time analysis and telemetry system prototype to optimize solar panel cleaning through artificial intelligence and an interactive dashboard. It integrates a Node.js simulation, Java and Python microservices, and a React interface. Results showed dust reduction between 55% and 90% and power increases from 0.9% to 8.1%, confirming its value for operational efficiency and energy sustainability.
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Contenido
- CONTENIDOp. 2
- LISTA DE FIGURASp. 4
- LISTA DE TABLASp. 5
- LISTA DE ECUACIONESp. 6
- Resumenp. 7
- INTRODUCCIÓN:p. 8
- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 10
- OBJETIVOSp. 12
- OBJETIVO GENERALp. 12
- OBJETIVOS ESPECÌFICOSp. 12
- ESTADO DEL ARTEp. 13
- MODELO BASADO EN CNN Y VGG16 CON INTERFAZ GRÀFICAp. 14
- FOTOVOLTÀICOSp. 15
- MARCO TEÒRICOp. 19
- MARCO CONCEPTUALp. 19
- METODOLOGÌAp. 27
- TIPO DE INVESTIGACIONp. 27
- DISEÑO DE INVESTIGACIÒNp. 27
- ETAPAS DEL PROYECTOp. 27
- TÈCNICAS DE RECOLECCIÒN DE DATOSp. 29
- TÈCNICAS DE ANÀLISIS DE DATOSp. 29
- DESARROLLOp. 30
- ARQUITECTURA DE LA SOLUCINp. 30
- VISTA GENERALp. 30
- COMPONENTESp. 32
- Captura de datos (Node.js Simulador / Sensores reales)p. 32
- Backend de ingesta y orquestaciónp. 35
- Servicio de IA (FastAPI, Python)p. 39
- Persistencia (MongoDB)p. 41
- Dashboard (React + WebSockets)p. 42
- FLUJO DE DATOSp. 43
- IMPLEMENTACIÒN DE LA SOLUCIÒNp. 44
- Dashboard interactivo:p. 45
- Simuladorp. 51
- Backend – Microserviciosp. 53
- RESULTADOSp. 18
- ESCENARIOS DE SIMULACIÒNp. 56
- DISCUSIÒNp. 68
- GENERALIZACIÒN DE LA SIMULACIÒN A OTROS ENTORNOSp. 68
- DESAFÌOSp. 68
- CONCLUSIONES:p. 71
- CONCLUSIÒN GENERALp. 71
- CONCLUSIÒN POR OBJETIVOS ESPECÌFICOSp. 72
- REFERENCIASp. 73
- Fig 1. Diagrama UML de componentes de la soluciónp. 31
- Fig 2. Diagrama UML de procesos de la soluciónp. 39
- Fig 3. Diagrama UML de flujo de la soluciónp. 41
- Fig 4. Flujo de datos en los componentes con la IAp. 45
- Fig 5. Dashboard web con sesiones de limpieza activasp. 46
- Fig 6. Vista de fallo de comunicación al intentar obtener las sesiones activas de telemetríap. 46
- Fig 7. Vista de visualización rápida de dashboards activos y sesiones activas recientementep. 47
- Fig 8. Vista de configuración del sistemap. 47
- Fig 9. Vista de parámetros de limpiezap. 48
- Fig 10. Diagramas con datos recolectados a través del tiempop. 49
- Fig 11. Simulación de panel en sesión de limpieza y parámetros de limpiezap. 50
- Fig 12. Componentes del microserviciop. 55
- Fig 13 Resultados de simulaciones en escenario 1p. 59
- Fig 14. Resultados de simulaciones en escenario 2p. 61
- Fig 15. Resultados de simulaciones en escenario 3p. 62
- Fig 16. Resultados de simulaciones en escenario 4p. 63
- Fig 17. Resultados de simulaciones en escenario 5p. 65
- Fig 18. Resultados de simulaciones en escenario 6p. 66
- Tabla I. Comparación resumida de modelos analizados en el estado del artep. 18
- Tabla II. Escenarios de simulación del sistemap. 58
- Ecuacion 1. Modelo de deposición de suciedad por partículas y humedadp. 21
- Ecuacion 2. Modelo de lavado por lluvia con respuesta no linealp. 22
- efecto del soilingp. 22
- Ecuacion 4. Modelo de limpieza activa por contactop. 23
- Ecuacion 5. Geometría de cobertura tipo “lawnmower” y solape entre pasadasp. 24
- Ecuacion 6. Definición de cobertura acumulada por celdas visitadasp. 24
- Ecuacion 7. Producción eléctrica relativa con pérdidas por suciedad y penalización térmicap. 24
- Ecuacion 8. Modelo de ruido aditivo gaussiano por sensorp. 25
Palabras clave
Artificial IntelligenceMicroservicesPredictive MaintenanceReal-Time VisualizationSolar EnergySolar PanelsTelemetryEnergía solarInteligencia ArtificialMantenimiento predictivoMicroserviciosPaneles solaresTelemetríaVisualización en tiempo real