Técnicas de aprendizaje computacional aplicadas a la fotovoltaica
Ver/
Compartir
Métricas
Estadísticas
Ver Estadísticas de usoMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemPatrocinadores
Asociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronónica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales, y Puertos y de Ingeniería de Minas, (EICM). Fundación Séneca, Agencia Regional de Ciencia y Tecnología. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquiline.Fecha de publicación
2014-06Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
SERRANO LUJÁN, Lucía, CADENAS FIGUEREDO, José Manuel, URBINA YEREGUI, Antonio. Técnicas de aprendizaje computacional aplicadas a la fotovoltaica. En: Anuario Jóvenes Investigadores, junio 2014, nº 1, 51-53 p. ISSN: 2386-3676Palabras clave
Energía solarInstalaciones fotovoltaicas
Aprendizaje computacional
Resumen
[ESP] En este artículo mostramos los resultados de la aplicación de varios métodos de aprendizaje computacional sobre datos procedentes de una instalación fotovoltaica de 222kWp de CdTe. Los datos de uno de los 30 grupos de módulos han sido estudiados en profundidad para predecir el estado en que se encuentra cuando el rendimiento es bajo: afectado por sombra fija, por sombra variable, los módulos están sucios, error ajeno a dichas circunstancias, etc. o bien identificar que está generando electricidad de forma adecuada.
Colecciones
El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia:
Redes sociales