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Realizzazione di un sistema di visual monitoring delle variabili elettriche/energetiche dei generatori fotovoltaici del PoliTO.
Parole chiave FOTOVOLTAICO, MACHINE LEARNING, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, OTTIMIZZAZIONE, MANUTENZIONE PREDITTIVA, MONITORAGGIO, RINNOVABILI
Riferimenti ALESSANDRO CIOCIA, RENATO FERRERO, BARTOLOMEO MONTRUCCHIO, FILIPPO SPERTINO
Riferimenti esterni Stefano Shubert
Antonio Costantino Marceddu
Gruppi di ricerca SOLAR
Descrizione Titolo Tesi: Realizzazione di un sistema di visual monitoring delle variabili elettriche/energetiche dei generatori fotovoltaici del PoliTO.
La presente proposta di tesi riguarda la realizzazione di un sistema hardware/software per il visual monitoring delle variabili elettriche/energetiche dei generatori fotovoltaici del PoliTO.
Sotto la supervisione dei docenti, lo studente curerà l'aspetto hardware, software e di visualizzazione dei dati.
Il lavoro è suddiviso in due parti: la prima riguarda la realizzazione di un sistema di monitoraggio basato su software e hardware open-source. Esso sarà costituito da un System-On-Chip quale il Raspberry Pi come corpo centrale e da un software di monitoraggio preesistente che verrà modificato ed ottimizzato. Il Raspberry Pi sarà collegata via MODBUS a un misuratore di potenza che verrà installato su uno o più generatori fotovoltaici del PoliTO per misurare la potenza attiva e le altre variabili elettriche/energetiche.
Nella seconda parte della tesi si procederà alla realizzazione del sistema di visual monitoring dei dati misurati tramite delle apposite videate realizzate ad hoc al fine di evidenziare eventuali sottoproduzioni e/o malfunzionamenti negli impianti monitorati. Il linguaggio di programmazione principale per la realizzazione di tale parte è Python.
Per maggiori info, è possibile consultare la pagina di riferimento del progetto open-source che verrà usata come step iniziale: http://www.flanesi.it/doku/doku.php?id=start
È inoltre possibile contattare tutti i docenti coinvolti nel progetto:
Alessandro Ciocia (alessandro.ciocia@polito.it)
Stefano Shubert (stefano.schubert@polito.it)
Bartolomeo Montrucchio (bartolomeo.montrucchio@polito.it)
Renato Ferrero (renato.ferrero@polito.it)
Antonio Costantino Marceddu (antonio.marceddu@polito.it)
Conoscenze richieste python
Scadenza validita proposta 29/09/2024
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