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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| Autores principales: | , , , , , |
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| Formato: | Articulo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/92690 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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