Predicción de generación fotovoltaica mediante técnicas de inteligencia artificial con deep learning
Fecha
2021-12-23
Autores
González Isidor, Alejandro
Título de la revista
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Electroenergética
Resumen
La 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 siguiente trabajo se implementa un algoritmo de predicción de generación fotovoltaica para el parque solar fotovoltaico de la UCLV basado en técnicas de inteligencia artificial con deep learning con la utilización del software MATLAB, con el objetivo de realizar la predicción de la energía eléctrica de dicho parque 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.
Descripción
Palabras clave
Redes Neuronales Artificiales, Predicción, Parque Solar Fotovoltaico