Redes neuronales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos
Descripción del Articulo
La investigación estudió la aplicación de las redes neuronales artificiales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos. El objetivo de la investigación fue determinar el nivel de precisión con que las redes neuronales artificiales predicen la generac...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Nacional del Callao |
| Repositorio: | UNAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/3900 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/3900 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes neuronales Predicción de la generación Colectores solares Paneles foto voltaicos |
| Sumario: | La investigación estudió la aplicación de las redes neuronales artificiales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos. El objetivo de la investigación fue determinar el nivel de precisión con que las redes neuronales artificiales predicen la generación de energía de los colectores solares y paneles fotovoltaicos. La hipótesis consistió en que con la utilización de redes neuronales artificiales vamos a tener un gran nivel de precisión en la predicción de la generación de energía de los colectores solares y paneles fotovoltaicos. El marco teórico abarcó los antecedentes y los principales conceptos relacionados a la inteligencia artificial, las redes neuronales artificiales, los colectores solares y los paneles fotovoltaicos; además de las fuentes de los registros de datos. La población de estudio estuvo conformada por un sistema de cincuenta colectores planos de vacío, seis sistemas de energía solar para suelos de invernadero y tres huertos solares. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
