Modelado y simulación de un panel fotovoltaico empleando técnicas de inteligencia artificial
El trabajo presenta la modelación del comportamiento energético y la determinación de los parámetros del circuito equivalente de un panel fotovoltaico con el empleo de técnicas de inteligencia artificial. Para tal efecto, se desarrolló en Matlab un algoritmo genético que permite obtener los parámetr...
- Autores:
-
Ospino Castro, Adalberto Jose
Robles Algarín, Carlos
Duran Pabón, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/1479
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11323/1479
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Algoritmo genético
Inteligencia artificial
Panel solar
Punto de máxima potencia
Radiación solar
Genetic algorithm
Artificial intelligence
Solar panel
Maximum power point
Solar radiation
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Modeling and simulation of a photovoltaic panel using artificial intelligence techniques |
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Algoritmo genético Inteligencia artificial Panel solar Punto de máxima potencia Radiación solar Genetic algorithm Artificial intelligence Solar panel Maximum power point Solar radiation |
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Algoritmo genético Inteligencia artificial Panel solar Punto de máxima potencia Radiación solar Genetic algorithm Artificial intelligence Solar panel Maximum power point Solar radiation |
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El trabajo presenta la modelación del comportamiento energético y la determinación de los parámetros del circuito equivalente de un panel fotovoltaico con el empleo de técnicas de inteligencia artificial. Para tal efecto, se desarrolló en Matlab un algoritmo genético que permite obtener los parámetros físicos no brindados por los fabricantes para la implementación de funciones matemáticas que se homologuen al comportamiento dinámico de un panel solar. El algoritmo desarrollado en Matlab permite determinar, además, la eficiencia del algoritmo seguidor del punto de máxima potencia del inversor, el cual es un parámetro de no simple obtención o no determinado en condiciones de campo. Finalmente, el algoritmo se probó satisfactoriamente en un panel solar monocristalino de 50W obteniendo adecuados resultados en comparación con el modelo experimental para diferentes niveles de irradiación solar. Los resultados demuestran que el proceso desarrolladoconstituye una herramienta que puede ser aplicada a paneles fotovoltaicos en condiciones de campo |
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El algoritmo desarrollado en Matlab permite determinar, además, la eficiencia del algoritmo seguidor del punto de máxima potencia del inversor, el cual es un parámetro de no simple obtención o no determinado en condiciones de campo. Finalmente, el algoritmo se probó satisfactoriamente en un panel solar monocristalino de 50W obteniendo adecuados resultados en comparación con el modelo experimental para diferentes niveles de irradiación solar. Los resultados demuestran que el proceso desarrolladoconstituye una herramienta que puede ser aplicada a paneles fotovoltaicos en condiciones de campoThe paper presents the modeling of the energy behavior and determination of equivalent circuit parameters for a photovoltaic panel using artificial intelligence techniques. For this purpose, it was performed a genetic algorithm in Matlab, which calculates the physical parameters not provided by manufacturers to implement mathematical functions that approve the dynamic behavior of a solar panel. In addition, the algorithm can determine the efficiency of the maximum power point tracking algorithm of the inverter, which is a parameter of not simple obtaining or not determined under field conditions. Finally, the algorithm was successfully tested in a mono crystalline solar 50W panel with excellent results, compared to the experimental model for different levels of solar irradiation. The results demonstrate that the developed process is a tool that can be applied to photovoltaic panels under field conditions.spaUniversidad de la Costa CUCAlgoritmo genéticoInteligencia artificialPanel solarPunto de máxima potenciaRadiación solarGenetic algorithmArtificial intelligenceSolar panelMaximum power pointSolar radiationModelado y simulación de un panel fotovoltaico empleando técnicas de inteligencia artificialModeling and simulation of a photovoltaic panel using artificial intelligence techniquesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdfMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdfapplication/pdf6190https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/1479/1/MODELADO%20Y%20SIMULACI%c3%93N%20DE%20UN%20PANEL%20FOTOVOLTAICO%20EMPLEANDO%20T%c3%89CNICAS%20DE%20INTELIGENCIA%20ARTIFICIAL.pdf3309fedd4322a48deab9ff857db8a2d9MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/1479/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessTHUMBNAILMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdf.jpgMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdf.jpgimage/jpeg44101https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/1479/4/MODELADO%20Y%20SIMULACI%c3%93N%20DE%20UN%20PANEL%20FOTOVOLTAICO%20EMPLEANDO%20T%c3%89CNICAS%20DE%20INTELIGENCIA%20ARTIFICIAL.pdf.jpga8e83356b5921b8c47c197ef866535eeMD54open accessTEXTMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdf.txtMODELADO Y SIMULACIÓN DE UN PANEL FOTOVOLTAICO EMPLEANDO TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.pdf.txttext/plain1366https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/1479/5/MODELADO%20Y%20SIMULACI%c3%93N%20DE%20UN%20PANEL%20FOTOVOLTAICO%20EMPLEANDO%20T%c3%89CNICAS%20DE%20INTELIGENCIA%20ARTIFICIAL.pdf.txt9a387f6a223fc10f6afa613b0a5dbff8MD55open access11323/1479oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/14792023-12-14 14:53:46.215open accessRepositorio Universidad de La Costabdigital@metabiblioteca.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 |