Modelado de la Radiación Solar y la Generación Fotovoltaica mediante Técnicas de Computación Evolutiva

Autores/as

  • C.R. Sánchez Reinoso Centro de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (SINC), Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC), Universidad Nacional del Litoral (UNL)- CONICET, Santa Fe - Argentina
  • D. H. Milone Centro de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (SINC), Universidad Nacional del Litoral (UNL)- CONICET, Santa Fe - Argentina
  • R. H. Buitrago Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC), Universidad Nacional del Litoral (UNL)- CONICET, Santa Fe - Argentina

Palabras clave:

Energía fotovoltaica, monitoreo, predicción de generación, programación genética

Resumen

La optimización de los sistemas de generación fotovoltaicos implica la necesidad de disponer datos reales de las diferentes variables involucradas como así también la determinación de sus correlaciones.
En este tipo de energía resulta de interés poder predecir la energía generada en función de los parámetros climáticos. Con esta finalidad, resulta necesario un correcto censado y medición de dichos parámetros.
En este trabajo, se propone un método basado en técnicas de inteligencia artificial, que permite obtener la energía generada para distintas condiciones climáticas durante varios meses. Además, se propone un modelo que relaciona la corriente de cortocircuito con la radiación, pero a diferencia de lo usual, se considera el verdadero comportamiento no lineal de la relación entre las variables.
Los resultados del método propuesto empleando datos reales muestran su validez y utililidad en la predicción de energía generada por paneles fotovoltaicos y en avances tendientes a encontrar métodos de medición de radiación alternativos con bajo error.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Descargas

Publicado

01-04-2012

Cómo citar

Sánchez Reinoso , C., Milone, D. H., & Buitrago, R. H. (2012). Modelado de la Radiación Solar y la Generación Fotovoltaica mediante Técnicas de Computación Evolutiva. Revista Tecnología Y Ciencia, (20), 79–84. Recuperado a partir de https://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/962

Número

Sección

Congreso