AI Driven Fault Detection in Solar Farm Systems

Abstract

Solar photovoltaic (PV) systems play a pivotal role in the global transition to renewable energy, especially in sun-rich regions like Algeria. Yet their performance is often restrained by fluctuating output driven by changing weather component aging, and faults such as partial shading or inverter failures. Conventional detection and forecasting relying on manual checks and fixed thresholds struggle to keep pace on utility-scale installations, resulting in avoidable energy losses and steep maintenance bills. Thats where deep learning steps in. By feeding continuous streams of NASAs POWER data hourly meteorological records spanning 2001-2025 into advanced neural architectures, we can both forecast tomorrows solar yield and flag emerging faults before they spiral. In this thesis, we put four contenders through their paces LSTM, bidirectional LSTM, Transformer, and the Temporal Fusion Transformer (TFT) after cleaning, scaling, and enriching the raw inputs with cloud-cover ratios and weather tags. We measure success with MAE, RMSE, and R2, and find that Transformer-based models TFT in particular cut forecast errors by nearly half compared to vanilla LSTM, thanks to their knack for capturing intricate temporal patterns. Even better, deviations between predicted and actual output become reliable early-warning signals for system anomalies, empowering maintenance teams to act preemptively. Beyond headline numbers, we tackle the real-world headaches: patchy local data, hefty compute requirements, and the tight timeline of live deployment. We spotlight gaps like the need for Algeria-tuned models, uniform benchmarking protocols, and seamless hooks into on-site SCADA and sketch out next steps: real-time inference engines, ensemble blends of these architectures, and fusion with local PV measurements. By zeroing in on Algerias unique climate and harnessing state-of-the-art deep learning, this work doesnt just compare models it charts a path toward truly autonomous, scalable solar farm management, promising greener power, fewer outages, and a sunnier future. ****

Les systèmes photovoltaïques (PV) occupent une place clé dans la transition mondiale vers les énergies renouvelables, notamment dans des régions très ensoleillées comme lAlgérie. Cependant, leur rendement demeure souvent limité par la variabilité de la production liée aux conditions météorologiques, par le vieillissement des composants et par des défauts tels que lombrage partiel ou les pannes donduleur. Les méthodes classiques de détection et de prévision reposant sur des contrôles manuels et des seuils fixes peinent à suivre le rythme des installations à grande échelle, entraînant des pertes dénergie évitables et des coûts de maintenance élevés. Le deep learning apporte une réponse puissante. En ingérant en continu les données POWER de la NASA relevés météorologiques horaires couvrant la période 2001-2025 dans des architectures neuronales avancées, on peut à la fois anticiper la production solaire du lendemain et détecter les anomalies naissantes avant quelles ne saggravent. Dans cette thèse, nous confrontons quatre modèles de pointe LSTM, LSTM bidirectionnel, Transformer et Temporal Fusion Transformer (TFT) après avoir nettoyé, normalisé et enrichi les données brutes avec des taux de couverture nuageuse et des étiquettes météorologiques. Nous évaluons la performance via le MAE, le RMSE et le R2, et constatons que les modèles basés sur Transformer en particulier le TFT réduisent les erreurs de prévision de près de moitié par rapport au LSTM standard, grâce à leur capacité à capturer des schémas temporels complexes. Mieux encore, les écarts entre les valeurs prévues et mesurées deviennent des indicateurs dalerte fiables pour repérer les anomalies, permettant aux équipes de maintenance dintervenir de manière proactive. Au-delà des chiffres, nous abordons les défis concrets : données locales parfois incomplètes, besoins computationnels importants et contraintes de mise en uvre en temps réel. Nous identifions les lacunes nécessité de modèles adaptés au climat algérien, protocoles de benchmarking unifiés et intégration fluide dans les SCADA existants et esquissons les prochaines étapes : moteurs dinférence en temps réel, approches densembles hybrides et fusion avec les mesures PV locales. En ciblant le climat spécifique de lAlgérie et en exploitant les dernières avancées du deep learning, ce travail ne se limite pas à comparer des architectures : il trace les voies dune gestion pleinement autonome et évolutive des fermes solaires, promettant une énergie plus verte, moins dinterruptions et un avenir plus ensoleillé.