The increase in the production efficiency of photovoltaic technology depends on its alignment in relation to the solar position. Solar tracking systems perform the tracking action by implementing control algorithms that help the reduction of tracking errors. However, conventional algorithms can reduce the life of actuators and mechanisms due to control action, significantly reducing operation times and profitability. In this article, an unconventional control scheme is developed to address the mentioned challenges, presenting the design and implementation of an extremum-seeking control to perform maximum power point tracking for a two-axis solar tracker instrumented with a solar module. The proposed controller is governed by the dynamics of a classic proportional-integral scheme and assisted by sensorless feedback. Also, it has an anti-wind-up-type configuration for the integral component and counts with a variable amplitude for the dither signal. The proposal is validated experimentally by comparison between a fixed system and a two-axis system in azimuth-elevation configuration. In addition, two performance indices are defined and analyzed, system energy production and tracking error. The results show that the proposal allows producing up to 27.75% more than a fixed system, considering the tracker energy consumption due to the tracking action and a pointing accuracy with ±1.8° deviation. Finally, an analysis and discussion are provided based on the results, concluding that the proposed algorithm is a viable alternative to increase the performance of tracked photovoltaic systems.

Este trabajo muestra un procedimiento a través del cual es posible reducir la complejidad de diseño, implementación y ajuste de controladores no convencionales para sistemas seguidores solares. Lo anterior a través de la programación de una tarjeta STM32F4-NUCLEO en un lenguaje de alto nivel. Esto es posible gracias al uso de un software embebido (toolbox Waijung) que permite disponer de las funciones y bloques pertenecientes a Matlab-Simulink para la generación y descarga automática de código C en microcontroladores de la familia STM32F4. Adicionalmente, la configuración resultante logra disponer de forma fácil y práctica los recursos de procesamiento de una computadora propiciando un esquema de tipo Hardware in the Loop. Por lo que, la computadora puede visualizarse como una interfaz de monitoreo y configuración, así como un servidor para almacenamiento de base de datos. Para validar la propuesta se presenta el procedimiento de desarrollo y pruebas de funcionamiento realizadas con un seguidor solar existente.

Este trabajo propone el diseño de un sistema enfocado en mejorar el proceso de gestión de operación y desactivación de un seguidor solar (SS) basado en lógica difusa. Lo anterior debido a que los SS usualmente se desactivan ante condiciones climáticas adversas siguiendo un principio de operación que se rige por comparaciones simples entre umbrales y parámetros asociados a las condiciones climáticas y, en consecuencia, se pierde de vista la energía disponible. Para validar la propuesta se realizó un procedimiento experimental que consta de dos etapas. La primera, se refiere a la prueba y ajuste del clasificador en un ambiente de simulación empleando escenarios que reproducen eventos registrados en bases de datos climáticas de la CDMX, así como su integración en un SS existente, y luego en la segunda etapa, se provee un análisis comparando los periodos de desactivación obtenidos con las condiciones reales. Finalmente se brindan conclusiones y propuestas de trabajo a futuro.

En este trabajo se dise˜na un clasificador borroso basado en la medición de parámetros ambientales para aplicaciones en la gestión de operación de un seguidor solar. La construcción de las reglas de inferencia se realiza con base en el comportamiento histórico del clima de la Ciudad de México, el cual es extraido de bases de datos de acceso libre. Se considera la humedad relativa, la presión atmosférica y la temperatura como variables indicadoras para un pronóstico de lluvia. Para esta última, su duración se asocia con la cantidad de lluvia registrada (en mm) para cada día. La operación del seguidor solar se gestiona relacionando el pronóstico de lluvia con periodos de desactivación discretos que van desde 0 hasta 90 minutos. El funcionamiento del sistema propuesto se verifica desarrollando una metodología experimental que incluye la medición de los parámetros ambientales a través de sensores y la programación del clasificador borroso en una tarjeta de desarrollo STM32-NUCLEO-F446RE. Para esto se emplea la Fuzzy Logic Toolbox de Matlab, así como el toolbox Waijung para programar la tarjeta directamente desde el entorno de Simulink. Los resultados obtenidos muestran que el sistema propuesto es capaz de mantener la operación del seguidor solar cuando se presenta un clima soleado y despejado, o bien, desactivar el seguimiento de trayectoria cuando se presentan periodos con clima lluvioso, lo cual es relevante para garantizar la rentabilidad de la operación de un seguidor solar en términos de producción de energía.

La estimación del estado de salud (SOH) es esencial para la operación de baterías de iones de litio. Aunque las redes LSTM pueden alcanzar una alta precisión, comúnmente utilizan indicadores temporales, por lo que proporcionan una interpretabilidad limitada. Este trabajo propone un sistema de inferencia neuroborroso adaptativo (ANFIS) entrenado con características electrotérmicas de cada ciclo, las cuales son extraídas de las señales de voltaje, corriente y temperatura. Usando el conjunto de datos de degradación de baterías de Oxford, así como una definición común del SOH, se llevó a cabo una comparación entre ANFIS y un modelo LSTM base que incluye el índice de ciclo. Los resultados muestran que ANFIS alcanza una precisión competitiva sin utilizar información explícita de indicadores temporales, además proporciona transparencia a través de las funciones de pertenencia, la activación de reglas y el análisis de sensibilidad, por lo que se presenta como una alternativa práctica y explicable para el monitoreo del SOH de baterías.