Estimación de irradiancia empleando redes neuronales artificiales con variables meteorológicas y eléctricas de módulos fotovoltaicos
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Autónoma de Yucatán
2016
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876485502421434368 |
|---|---|
| author | E. de J. Alejos Moo |
| author_facet | E. de J. Alejos Moo |
| contents | Estimación de irradiancia empleando redes neuronales artificiales con variables meteorológicas y eléctricas de módulos fotovoltaicos E. de J. Alejos Moo Ali Bassam M. Flota - Bañuelos Oubram Outmane L. Cisneros-Villalobos Computación Energía solar estimación de recursos inteligencia artificial En este trabajo se presenta la estimación de la irradiancia solar mediante una arquitectura de red neuronal artificial desarrollada mediante un método heurístico. Las condiciones meteorológicas como velocidad y dirección del viento, temperatura ambiente, así como el voltaje, corriente y temperatura de un módulo fotovoltaico, fueron usadas como variables de entrada de la red neuronal, y la irra diancia como variable de salida. Los pesos y bias de la red fueron optimizados con el entrenamiento continuo variando parámetros de la arquitectura y probando diferentes algoritmos de optimización. El rendimiento de la arquitectura fue evaluado con criteri os estadísticos para la validación de la red, comparando datos simulados con datos experimentales. La mejor arquitectura fue 14 neuronas en la capa oculta con 95% de coeficiente de correlación. 2016 artículo científico 1665-529X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46750929003 https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/ https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/html/ https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/46750929003.epub https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=467 Ingeniería application/pdf Universidad Autónoma de Yucatán Ingeniería (México) Num.3 Vol.20 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_46750929003 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Universidad Autónoma de Yucatán |
| spellingShingle | Estimación de irradiancia empleando redes neuronales artificiales con variables meteorológicas y eléctricas de módulos fotovoltaicos E. de J. Alejos Moo Computación Energía solar estimación de recursos inteligencia artificial Estimación de irradiancia empleando redes neuronales artificiales con variables meteorológicas y eléctricas de módulos fotovoltaicos E. de J. Alejos Moo Ali Bassam M. Flota - Bañuelos Oubram Outmane L. Cisneros-Villalobos Computación Energía solar estimación de recursos inteligencia artificial En este trabajo se presenta la estimación de la irradiancia solar mediante una arquitectura de red neuronal artificial desarrollada mediante un método heurístico. Las condiciones meteorológicas como velocidad y dirección del viento, temperatura ambiente, así como el voltaje, corriente y temperatura de un módulo fotovoltaico, fueron usadas como variables de entrada de la red neuronal, y la irra diancia como variable de salida. Los pesos y bias de la red fueron optimizados con el entrenamiento continuo variando parámetros de la arquitectura y probando diferentes algoritmos de optimización. El rendimiento de la arquitectura fue evaluado con criteri os estadísticos para la validación de la red, comparando datos simulados con datos experimentales. La mejor arquitectura fue 14 neuronas en la capa oculta con 95% de coeficiente de correlación. 2016 artículo científico 1665-529X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46750929003 https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/ https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/html/ https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/46750929003.epub https://www.redalyc.org/journal/467/46750929003/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=467 Ingeniería application/pdf Universidad Autónoma de Yucatán Ingeniería (México) Num.3 Vol.20 |
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| topic | Computación Energía solar estimación de recursos inteligencia artificial |
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