Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021

Descripción del Articulo

Conocer los valores de velocidad del viento, analizar el potencial eólico y la generación de mapas de velocidad del viento son valores sumamente importantes si se piensa en utilizar la energía eólica. En esta investigación, los valores de velocidad del viento entre 2002 y 2020 fueron obtenidas de 3...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Espíritu Casas, Yersi Yonivel, Flores Gómez, Benhur Irving
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/81092
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/81092
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales (Computación)
Sistemas de información geográfica
Ingeniería - Instrumentos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
id UCVV_f27b05ab6cb8b52b5ac398aa2fe53587
oai_identifier_str oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/81092
network_acronym_str UCVV
network_name_str UCV-Institucional
repository_id_str 3741
dc.title.es_PE.fl_str_mv Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
title Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
spellingShingle Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
Espíritu Casas, Yersi Yonivel
Redes neuronales (Computación)
Sistemas de información geográfica
Ingeniería - Instrumentos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
title_short Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
title_full Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
title_fullStr Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
title_full_unstemmed Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
title_sort Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021
author Espíritu Casas, Yersi Yonivel
author_facet Espíritu Casas, Yersi Yonivel
Flores Gómez, Benhur Irving
author_role author
author2 Flores Gómez, Benhur Irving
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Benites Alfaro, Elmer Gonzales
dc.contributor.author.fl_str_mv Espíritu Casas, Yersi Yonivel
Flores Gómez, Benhur Irving
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Redes neuronales (Computación)
Sistemas de información geográfica
Ingeniería - Instrumentos
topic Redes neuronales (Computación)
Sistemas de información geográfica
Ingeniería - Instrumentos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
description Conocer los valores de velocidad del viento, analizar el potencial eólico y la generación de mapas de velocidad del viento son valores sumamente importantes si se piensa en utilizar la energía eólica. En esta investigación, los valores de velocidad del viento entre 2002 y 2020 fueron obtenidas de 3 estaciones meteorológicas con diferentes ubicaciones en el departamento de Lambayeque con el propósito de estudiar la variabilidad del viento en el tiempo e identificar el potencial eólico con el que cuenta la zona de estudio. Los datos de las estaciones meteorológicas fueron procesados por medio de la metodología de la Red Neuronal Artificial (ANN) en promedios mensuales para determinar valores hasta el 2022 de velocidad y dirección del viento. Los datos de salida de la red neuronal fueron trasladados al software ArcGIS en donde mediante el método de interpolación IDW (Distancia inversa ponderada) se lograron realizar mapas de disipación del viento en periodos anuales, quinquenales, decadales y un mapa integral de los datos históricos y futuros. Se obtuvieron datos de velocidad del viento con valores promedios que oscilan entre 2.3 y 3.6 m/s para el año 2021, siendo la estación Olmos en donde se Registran mayores flujos de viento, mientras que para el año 2022 los valores de velocidad del viento promedios oscilan entre 2.4 y 3.2 m/s, siendo la estación Tinajones en donde se Registran mayores flujos de viento a 10 m de altura. Adicionalmente se realizó un análisis multicriterio en el departamento de Lambayeque para identificar las zonas aprovechables y no aprovechables. Los resultados muestran que las zonas no aprovechables suman una superficie de 7989.11 Km² y corresponden a un 55.13% de la superficie total del departamento, mientras que las zonas disponibles suman una superficie de 6501.77 Km² y corresponden a un 44.87% del área total del departamento en donde el potencial eólico es aprovechable. Finalmente se hicieron proyecciones para calcular la velocidad del viento a diferentes alturas y se determinó que el potencial eólico total es de 119.24 w/m², mientras que el potencial eólico aprovechable es de 97.40 w/ m² a 100 m de altura.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-02-23T15:50:10Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-02-23T15:50:10Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12692/81092
url https://hdl.handle.net/20.500.12692/81092
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad César Vallejo
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - UCV
Universidad César Vallejo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UCV-Institucional
instname:Universidad Cesar Vallejo
instacron:UCV
instname_str Universidad Cesar Vallejo
instacron_str UCV
institution UCV
reponame_str UCV-Institucional
collection UCV-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/1/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/2/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/3/license.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/4/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/6/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/5/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.jpg
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/7/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv faf163a48aee2c1c39f6d15a07c49cc6
5e18fffecbdc0be790532e3ecf16c9d0
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
edcc54040968a05b1b6ed7d1ec9bc315
984aca8385353d26117fa449efa86615
11e0c268aac7bbfe5fe438fe001a3429
11e0c268aac7bbfe5fe438fe001a3429
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad César Vallejo
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ucv.edu.pe
_version_ 1807922811262468096
spelling Benites Alfaro, Elmer GonzalesEspíritu Casas, Yersi YonivelFlores Gómez, Benhur Irving2022-02-23T15:50:10Z2022-02-23T15:50:10Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12692/81092Conocer los valores de velocidad del viento, analizar el potencial eólico y la generación de mapas de velocidad del viento son valores sumamente importantes si se piensa en utilizar la energía eólica. En esta investigación, los valores de velocidad del viento entre 2002 y 2020 fueron obtenidas de 3 estaciones meteorológicas con diferentes ubicaciones en el departamento de Lambayeque con el propósito de estudiar la variabilidad del viento en el tiempo e identificar el potencial eólico con el que cuenta la zona de estudio. Los datos de las estaciones meteorológicas fueron procesados por medio de la metodología de la Red Neuronal Artificial (ANN) en promedios mensuales para determinar valores hasta el 2022 de velocidad y dirección del viento. Los datos de salida de la red neuronal fueron trasladados al software ArcGIS en donde mediante el método de interpolación IDW (Distancia inversa ponderada) se lograron realizar mapas de disipación del viento en periodos anuales, quinquenales, decadales y un mapa integral de los datos históricos y futuros. Se obtuvieron datos de velocidad del viento con valores promedios que oscilan entre 2.3 y 3.6 m/s para el año 2021, siendo la estación Olmos en donde se Registran mayores flujos de viento, mientras que para el año 2022 los valores de velocidad del viento promedios oscilan entre 2.4 y 3.2 m/s, siendo la estación Tinajones en donde se Registran mayores flujos de viento a 10 m de altura. Adicionalmente se realizó un análisis multicriterio en el departamento de Lambayeque para identificar las zonas aprovechables y no aprovechables. Los resultados muestran que las zonas no aprovechables suman una superficie de 7989.11 Km² y corresponden a un 55.13% de la superficie total del departamento, mientras que las zonas disponibles suman una superficie de 6501.77 Km² y corresponden a un 44.87% del área total del departamento en donde el potencial eólico es aprovechable. Finalmente se hicieron proyecciones para calcular la velocidad del viento a diferentes alturas y se determinó que el potencial eólico total es de 119.24 w/m², mientras que el potencial eólico aprovechable es de 97.40 w/ m² a 100 m de altura.Lima NorteEscuela de Ingeniería AmbientalCalidad y Gestión de los Recursos NaturalesBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientalPromoción de la salud, nutrición y salud alimentariaFin de la pobrezaapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVRedes neuronales (Computación)Sistemas de información geográficaIngeniería - Instrumentoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00Modelamiento ambiental utilizando redes neuronales y sistemas de información geográfica para determinar el potencial de energía eólica en Lambayeque – 2021info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaIngeniero Ambiental07867259https://orcid.org/0000-0003-1504-20894794131576453363521066Jave Nakayo, Jorge LeonardoOrdoñez Galvez, Juan JulioBenites Alfaro, Elmer Gonzaleshttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdfEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdfapplication/pdf11493996https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/1/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdffaf163a48aee2c1c39f6d15a07c49cc6MD51Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdfEspiritu_CYY-Flores_GBI.pdfapplication/pdf16153088https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/2/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf5e18fffecbdc0be790532e3ecf16c9d0MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.txtEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.txtExtracted texttext/plain184474https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/4/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.txtedcc54040968a05b1b6ed7d1ec9bc315MD54Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.txtEspiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.txtExtracted texttext/plain191061https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/6/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.txt984aca8385353d26117fa449efa86615MD56THUMBNAILEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.jpgEspiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4794https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/5/Espiritu_CYY-Flores_GBI-SD.pdf.jpg11e0c268aac7bbfe5fe438fe001a3429MD55Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.jpgEspiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4794https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/81092/7/Espiritu_CYY-Flores_GBI.pdf.jpg11e0c268aac7bbfe5fe438fe001a3429MD5720.500.12692/81092oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/810922022-02-24 22:29:23.097Repositorio de la Universidad César Vallejorepositorio@ucv.edu.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
score 13.905324
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).