Predicción mediante redes neuronales artificiales de la producción de energía de un parque fotovoltaico

dc.contributor.advisorHerrera Casanova, Reinier
dc.contributor.authorLlusa Ramos, Yoelvis
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2019-10-24T14:28:10Z
dc.date.available2019-10-24T14:28:10Z
dc.date.issued2019-06-21
dc.description.abstractLa energía solar constituye actualmente una fuente de energía muy utilizada por el hombre. Sin embargo, presenta un comportamiento que en ocasiones resulta extremadamente difícil de prever. Debido a esto deben realizarse varios análisis con el fin de determinar la expectativa real de generación de los parques solares fotovoltaicos. La predicción de la energía que se produce en un parque solar fotovoltaico presenta una gran cantidad de aplicaciones, sobre todo en lo referente a la planificación y operación del sistema eléctrico. En el presente trabajo se realiza el diseño e implementación de una red neuronal artificial (RNA) mediante el software MATLAB, con el objetivo de realizar la predicción de la energía eléctrica que se produce en el parque fotovoltaico de Cruces en la provincia de Cienfuegos con el menor error posible. Los resultados que se obtienen muestran que las predicciones realizadas para diferentes períodos de tiempo y épocas del año son correctas, lo que demuestra la efectividad del método de predicción utilizado.en_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/11834
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Electroenergéticaen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectParque Solar Fotovoltaicoen_US
dc.subjectRedes Neuronales Artificialesen_US
dc.subjectPredicciónen_US
dc.titlePredicción mediante redes neuronales artificiales de la producción de energía de un parque fotovoltaicoen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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