Aplicación basada en Redes Neuronales, para optimizar el dimensionamiento de sistemas fotovoltaicos, SolarProject Juliaca - 2019

• Autores: Gonzales Quispe, Reyna Soledad, Lope Daza, Luz Katia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/16584
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/16584
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes Neuronales; Optimización; Sistemas fotovoltaicos; Dimensionamiento de sistemas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

En el presente trabajo de investigación denominado Aplicación basada en Redes Neuronales, para optimizar el dimensionamiento de sistemas fotovoltaicos diseñó e implementó de un algoritmo de redes neuronales, con el objetivo de optimizar el dimensionamiento de sistemas fotovoltaicos, Solar Project Juliaca, lo que ayudo a mejorar la distribución de sistemas fotovoltaicos de acuerdo a las necesidades requeridas. Para el desarrollo de la aplicación se usó la metodología de desarrollo de software ágil conocida como la programación extrema XP (extreme programming). Se tomó como población de estudio la información sistematizada extraída de la empresa Solar Project. El diseño de la red neuronal tomo como entrada la Temperatura del módulo Tm (° C), Temperatura ambiente Ta (° C), irradiancia en el plano del módulo con inclinación I3 (W / m2), irradiancia en la llanura del módulo con inclinación I15 (W / m2) , salida potencia fotovoltaica P (kW), y el algoritmo de entrenamiento utilizado fue del Back Propagation y se utilizó en aprendizaje supervisado. Se valido el modelo de red neuronal con el error de la validación cruzada de K iteraciones, logrando una ratio de error de 0,0647 menor al 7%. Mediante los resultados se pudo determinar que el diseño y la implementación de una aplicación, logro mejorar el dimensionamiento del sistema fotovoltaico.