Redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos en aplicaciones energéticas
En el presente trabajo, técnicas de inteligencia artificial subsimbólica, tales como redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos son utilizados como una primera aproximación para la obtención de parámetros de sistemas relacionados con las energías renovables. En particular, por un lado, se...
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| Formato: | Documento de conferencia submittedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)
2016
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| Acceso en línea: | https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61675 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En el presente trabajo, técnicas de inteligencia artificial subsimbólica, tales como redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos son utilizados como una primera aproximación para la obtención de parámetros de sistemas relacionados con las energías renovables. En particular, por un lado, se presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial multicapa para predecir a corto plazo la irradiancia solar en una localidad de Argentina. Y por otro lado, se presenta la utilización de la técnica de algoritmos genéticos para la extracción de diferentes parámetros eléctricos de una celda solar. Los resultados obtenidos son útiles para predecir el comportamiento de ambos sistemas analizados. |
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