El presente proyecto, con un claro enfoque multidisciplinar, acrecentará y universalizará el impacto del proyecto base en el que se han instalado sistemas fotovoltaicos conectados a red (SFCR) en seis universidades peruanas situadas en distintas zonas climáticas del Perú: Lima (costa y centro de ciudad), Arequipa, Tacna, Amazonas y Puno. Los SFCRs instalados se han implementado utilizando tres tecnologías de módulos emergentes en el mercado fotovoltaico (FV) de las que se desconoce su funcionamiento real en el Perú. Actualmente, se investiga su rendimiento energético, técnico y socio-económico. Con esta nueva propuesta, el gran volumen de datos y conocimiento que será adquirido en el proyecto base, y que podrá ser ampliado con la presente iniciativa, dispondrá de una plataforma adecuada para su difusión, tratamiento inteligente y, paralelamente, transferido a toda la comunidad peruana con el objeto de fomentar nuevos proyectos de electrificación rural, urbana e industrial con energía renovable solar FV. Concretando, con la presente propuesta, se pretende ampliar los resultados previstos para el proyecto base con las siguientes acciones: 1. Se ampliarán las estaciones de monitoreo, adquiriéndose datos meteorológicos adicionales que permitan un modelado más refinado y una interpretación de su comportamiento más exhaustiva. 2. Se desarrollará y validará experimentalmente un prototipo de sistema Internet of Things para monitoreo FV que permita la adquisición y almacenamiento, tanto en local como en remoto, de los parámetros ambientales y principales parámetros eléctricos que permiten la evaluación de los sistemas siguiendo las normas de la Comisión Electrotécnica Internacional. 3. Se desarrollará una plataforma informática online para el manejo, visualización y evaluación de la data adquirida del sistema de monitoreo desarrollado. Esta plataforma incluirá un módulo de inteligencia artificial para la predicción de rendimiento energético. La plataforma será pública en línea con acceso a la data para divulgar resultados de la evaluación del rendimiento energético-técnico-económico. Se destaca que, el módulo de inteligencia artificial no solo será capaz de predecir la generación energética en base a la data adquirida. Se prevé que también podrá predecir la generación energética FV en lugares que aún no cuentan con SFCRs. 4. Se adquirirá instrumentación que permita comenzar estudios que analicen procesos de degradación y fallas de las diferentes tecnologías FV.