Homogeneous, highly conductive, and transparent silver nanowire thin films were fabricated using a simple dip‐coating technique and a subsequent annealing step. Silver nanowires with two different average lengths (11 μm and 19 μm) were used in the sample preparation to analyze the dependence of the sheet resistance on the length of the one‐dimensional nanostructures. The best sample had a sheet resistance of 10.2 Ω/□ with optical transmittance of 89.9%. Two figures of merit, the electrical to optical conductivity ratio (σ_DC/σ_OP) and ϕ_TC, were obtained for all the samples in order to measure their performance as transparent conductive materials.

Los controladores de carga son implementados en varios sistemas electrónicos con el objetivo de proteger y controlar la carga y descarga de una batería; en el caso de los controladores utilizados en sistemas fotovoltaicos autónomos se implementan dos tipos de tecnologías, Pulse Width Modulation (PWM) y Maximum Power Point Tracking (MPPT). En este artículo se compararon dos controladores de carga con diseños originales en sistemas fotovoltaicos con las mismas especificaciones técnicas para determinar el comportamiento de cada uno bajo condiciones ambientales similares. La implementación de ambos controladores de carga se basó en software y hardware con diseños originales, utilizando tecnología PWM y MPPT. Ambos sistemas están compuestos por el controlador de carga, un panel solar de 30 W y una batería de 12 V a 18 Ah; se realizaron las pruebas experimentales de ambos controladores midiendo voltaje y corriente en el panel y en la batería en procesos de carga y descarga, observando que el controlador MPPT tiene una eficiencia promedio mayor que el controlador PWM debido a que el tipo de tecnología implementada influye directamente en la eficiencia, incluso ante valores menos favorables de radiación solar y temperatura ambiente. El controlador PWM es una opción de eficiencia aceptable y además de bajo costo respecto al controlador MPPT. En la implementación de ambos controladores se calcularon tiempos de autonomía similares.

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis estadístico y una validación de los resultados obtenidos de las simulaciones de un panel solar, con la herramienta Matlab/Simulink. Se realizaron una serie de mediciones de la potencia generada por el panel solar, bajo diferentes condiciones de radiación y temperatura de operación; luego se simuló el comportamiento del panel mediante el modelo matemático y el modelo del mismo establecido por Simulink; por último, se realizó un análisis de la aproximación de cada una de las simulaciones con los datos reales. Los resultados indican que, para la simulación por medio del modelo matemático del panel solar, se obtuvo un coeficiente de determinación de 0.9889, mientras que, para el modelo del panel solar establecido por Simulink fue de 0,8673. Lo anterior evidencia la buena correlación de cada una de las simulaciones realizadas con los valores reales, llegando a la conclusión que, aunque los dos métodos utilizados se acercan a la realidad, el modelo matemático del panel solar consigue una mejor aproximación.

This paper evaluates residential smart photovoltaic (PV) inverters’ responses to cyberattacks and assesses the performance of an intrusion detection strategy for smart grid devices by comparing time-series power flow results from a simulation application called Faster Than Real-Time (FTRT) Simulator to measurements from a Power Hardware-in-the-Loop (P-HIL) laboratory as a testbed. Twenty different cyberattacks from three classes - Denial of Service (DoS), Intermittent attack, and Modification - were designed and tested with grid-tied smart inverters in order to study the inverters’ responses to malicious activities. The intrusion detection strategy was developed using a comparison between the predicted PV power output from FTRT and the power flows measured from P-HIL laboratory through the API interface. Real and reactive power thresholds were assigned based on a number of repeated experiments to ensure the applicability of the thresholds. The results showed that inverters from different manufacturers have their own unique responses which could be detected by the power flow measurements. Our detection method could identify over 94% of actual malicious actions and 7.4% of no-attack hours are detected as false positives. Out of 38 under-attack hours, 2 undetected hours are due to the intermittent attacks. Different attacks can be detected based on the targeted components of the complex power that attackers are aiming to cause disturbances. Our findings additionally show that DoS can be noticed immediately after the devices have been sabotaged, and they can be detected from the active power analysis. However, modification attack detection will depend more on the reactive power measurements, while intermittent attacks remain the most challenging for the proposed detection method since the objective of intermittent attacks is to create an oscillation of the complex power components which need a relatively high time resolution for the measurement.