Predictive Power Model of a Photovoltaic System under Partial Shading Conditions Using Neural Networks (Atena Editora)

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Autor(es): dc.contributor.authorJIMÉNEZ, BRAULIO JOSÉ CRUZ-
Autor(es): dc.contributor.authorMARTÍNEZ, RODRIGO CADENA-
Autor(es): dc.contributor.authorCAMACHO, ROBERTO RICO-
Autor(es): dc.contributor.authorCASTELLANOS, LUIS JOSUÉ RICALDE-
Autor(es): dc.contributor.authorRUFINO, MIRTHA JANETH MONTAÑEZ-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-17T05:25:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-17T05:25:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-06-21-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/778146-
Resumo: dc.description.abstractLa energía fotovoltaica ha emergido como una alternativa sumamente atractiva para la generación de electricidad, especialmente con los avances en los sistemas de control que facilitan su integración con aplicaciones eléctricas. No obstante, a pesar de la cuidadosa planificación en la colocación y fijación de paneles, la sombra es inevitable en diversas circunstancias debido a limitaciones de espacio y obstáculos como nubes, edificios, árboles y nieve. Este artículo tiene como propósito anticipar la producción de energía de sistemas fotovoltaicos bajo condiciones de sombra parcial. Se aborda la pérdida de energía en tales condiciones mediante el empleo de diodos de derivación, y se implementan redes neuronales artificiales para predecir la potencia. Se entrenan tres parámetros clave para esta predicción, lo que permite una estimación más precisa de la generación de energía en condiciones de sombra.pt_BR
Idioma: dc.language.isoenpt_BR
Palavras-chave: dc.subjectPredictivept_BR
Título: dc.titlePredictive Power Model of a Photovoltaic System under Partial Shading Conditions Using Neural Networks (Atena Editora)pt_BR
Tipo de arquivo: dc.typelivro digitalpt_BR
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