Sistemas embebidos
DestacadoSistema inteligente de seguimiento solar con gestión energética y protección meteorológica
Un panel solar que sigue la luz, se protege del mal tiempo, anticipa el comportamiento solar y muestra su rendimiento.
Contexto: Trabajo de fin de grado / proyecto técnico
Periodo: 2024-04 a 2025-05
Resumen
El proyecto conecta una instalación física de seguimiento solar con monitorización y predicción locales. El panel se orienta hacia la luz más intensa, comunica datos eléctricos y ambientales, responde a lluvia o vibraciones y presenta su estado en un panel ejecutado en Raspberry Pi.
Mi función
Trabajo de fin de grado individual: diseñé e integré el control embebido, la plataforma local, la telemetría, el panel, la lógica energética y el flujo de predicción.Alcance y siguiente paso de validación
Las pruebas cubren el prototipo funcional. El siguiente paso sería una validación exterior durante varias estaciones.2017–2018
Periodo NSRDB utilizado para entrenamiento
2019
Periodo de predicción GHI
5 days
Historial reciente para la operación del día siguiente
10
Variables meteorológicas de entrada
De la luz solar a una decisión útil
Panel y sensores
Luz, potencia, batería, lluvia, vibración y tiempo
ESP32
Lectura en tiempo real, seguimiento, actuadores y protección
Raspberry Pi 5
Orquestación local, procesamiento y predicción
Django y PostgreSQL
APIs, historial de telemetría y acciones remotas
Panel
Estado en directo, tendencias, contexto meteorológico y predicción
Qué gestiona el sistema
Seguimiento en dos ejes mediante sensores de luz y servomotores.
Flujo común de telemetría para potencia, batería y condiciones ambientales.
Respuestas automáticas de protección ante lluvia y vibraciones.
Datos meteorológicos históricos y medidas locales para evaluación y predicción diaria.
Tecnología
Control físico
Plataforma local
Monitorización
Predicción
Conclusiones
- Hardware, panel web y machine learning funcionan juntos en un prototipo completo.
- ESP32 y Raspberry Pi separan claramente el control en tiempo real y la orquestación.
- La predicción combina evaluación histórica de NSRDB con mediciones locales recientes.
- Alimentación, ruido de sensores, actuadores, persistencia e interfaz tuvieron que resolverse como un solo sistema.
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