Caracterización, modelización y predicción a corto plazo de la producción de la potencia de una planta fotovoltaica, utilizando cámara de cielo y Técnica de Inteligencia Artificial
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Show full item recordAuthor/s
Trigo Gonzalez, MauricioAdvisor/s
Batlles Garrido, Francisco Javier; Alonso Montesinos, Joaquín Blas; Marzo Rosa, Aitor JoséAbstract
La energía solar fotovoltaica (FV) es la tecnología para la generación eléctrica que presenta un mayor crecimiento desde el año 2002, experimentando un incremento medio anual del 48%. La predicción del recurso solar para una planta FV conectada a la red, es absolutamente necesaria para asegurar una captura y transformación óptima de la energía solar disponible y una producción confiable de potencia. El desarrollo de métodos de predicción a corto plazo de la producción de las plantas es particularmente importante debido a su creciente incorporación a las redes eléctricas y a la variabilidad del recurso solar, debido principalmente a los fenómenos transitorios originados por la alternancia de nubes y claros. La acumulación de suciedad en la superficie de los módulos fotovoltaicos tiene un impacto notable en la producción de una instalación fotovoltaica. Este fenómeno, más conocido por el término anglosajón "soiling" está íntimamente relacionado con el ángulo de inclinación del panel y la...
Palabra/s clave
Forecasting
Machine Learning
Artificial Neural Network
Support Vector Machine