Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	De Bernardez, Leopoldo, Battioni, Mario, Cutrera, Miriam, Risso, Gustavo Armando, García, Norberto Oscar, Buitrago, Román Horacio
Formato:	Articulo
Lenguaje:	Español
Publicado:	2007
Materias:	Ingeniería Ciencias Exactas Energía solar Energía Fotovoltaica Redes Neurales (Computación) parámetros climáticos Modelo de simulación paneles fotovoltaicos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/92690
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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spelling	I19-R120-10915-926902023-07-04T14:22:44Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/92690 issn:0329-5184 Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales De Bernardez, Leopoldo Battioni, Mario Cutrera, Miriam Risso, Gustavo Armando García, Norberto Oscar Buitrago, Román Horacio 2007 2020-04-02T13:18:10Z es Ingeniería Ciencias Exactas Energía solar Energía Fotovoltaica Redes Neurales (Computación) parámetros climáticos Modelo de simulación paneles fotovoltaicos Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la temperatura máxima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica, en una dada ubicación, conociendo ciertos parámetros meteorológicos. Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module´s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters. Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES) Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) application/pdf 41-45
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Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

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