Delimitador de techos para el uso de paneles fotovoltaicos construido con vision artificial y machine learning
por Gean Carlo Vitorino Monjaras
Resumen
El presente proyecto consiste en una herramienta que permita cuantificar el recurso de energía en las áreas muertas de la ciudad, en este caso los techos, para que los tomadores de decisiones ya sea sector público o privado puedan ver las áreas de oportunidad. En sinergia se busca una solución más sustentable dado que las plantas solares y la generación de electricidad a base de combustibles fósiles siguen siendo contaminantes. Esta herramienta permite delimitar el área factible de los techos de una ciudad para la instalación de paneles fotovoltaicos, requiriendo el mapa satelital de con resolución mayor de 0.5 metros por pixel.
Se desarrolló, con métodos de tratamiento de imágenes digitales nativos, modificados y modelos de machine Learning. Primero se segmento la imagen donde se eliminó todo lo que no era techo, se pre proceso la imagen, se trabajó con varios teoremas para tratar matrices multidimensionales, luego se llegó a la interpretación del segmento de la imagen para segmentarla. Se desarrolló desde la creación de la base datos, la minería de datos, la creación de feature, y modificaciones de hyper-parametros el modelo de machine Learning donde se clasifica cuáles son los techos factibles, el siguiente diagrama ilustra el proceso de completo.
Resultado
En las siguientes imágenes se presentan algunos resultados de secciones de la ciudad, el caso de estudio fue Mérida, Yucatán México. En estas imágenes en donde se puede observar cómo funciona el algoritmo de delimitación. Como podemos apreciar son varios casos y en ellos se observa como se delimita de forma correcta varios techos, la exactitud del algoritmo es del 87%, cabe decir que la sección del aeropuerto es el caso especial dado que asfalto de la pista y el techo son parecidos, aunque tambien para el ojo humano es difícil de comparar debido a que las texturas son similares, gracias a estas muestras de retroalimentación se siguen perfeccionando el algoritmo de delimitación.
Tecnologias Empleadas
Python
C++
Matlab
MySQL
ArcGis
PostgreSQL
Lo que sigue
La etapa en la que encuentra el Proyecto fue crear el núcleo clasificador que el núcleo de la aplicación, pero se piensa integral en diferentes partes para que sea una herramienta multiplataforma. La siguiente etapa se piensa integrar el algoritmo con la API de Esri para que corra en tiempo actual, tambien con una de librería de Python se realizara algebra de mapas para integrar el impacto solar en los techos para la eficiencia del panel, este primer producto se desarrollara con Electrón JS, para aplicación de escritorio, donde el frontend será con React JS y el backend con Python. Por parte de investigacion está en proceso de publicación un artículo en una revista científica de grupo A de índole internacional.
Autor
Magister en Ciencias de la computacion Gean Carlo Vitorino Monjaras
Proyecto apoyado por CONACYT (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología) de Mexico, en conjunto de Universidad Autonama del Estado de Morelos (UAEM), Centro de Investigacion en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAP) y Universidad Autonoma de Yucatana (UADY)
Links
- Tesis Posgrado de Maestria en Ciencias de la Compuatacion, Modelo de delimitación de techos para el uso de paneles fotovoltaicos basado en inteligencia artificial por Gean Carlo Vitorino Monjaras
- Tesis de Ingeniería, Informe Tecnico SIG de una analisis socioenergetico hacia un panorama renovable