Modelo para la predicción de la radiación solar a partir de redes neuronales artificiales
80 páginas
- Autores:
-
González Rodríguez, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/326
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/326
- Palabra clave:
- Energía alternativa
Alternative energy
Red neuronal artificial
Artifical neuronal network
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Energía
Energy
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Energía solar
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Redes neuronales
Radiación solar
Energía renovable
Celdas fotovoltaicas
World solar challenge
Neural networks
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Peña Palacio, Juan Alejandrobbe0f32b96de7b8e8e1df454a17f7e75-1González Rodríguez, Andrés Felipe62a117cab1550761184b2a5067b95b12-1andresf1991@msn.com2014-04-13T19:03:52Z2014-04-13T19:03:52Z2013https://repository.eia.edu.co/handle/11190/326González Rodríguez, A. F. (2013) Modelo para la predicción de la radiación solar a partir de redes neuronales artificiales. (Trabajo de grado). Recuperado de: http://hdl.handle.net/11190/32680 páginasThe estimation of the climatic change that occurs in a particular place has always been an important factor for doing outdoor activities. Different methods have been developed to predict future values of climatic variables which can provide information to people and companies, allowing them to organize their activities. The solar radiation is one of these climatic variables and it has become fundamental in multiple circumstances, especially in photovoltaic centers. The project’s goal is to give an approximated value of the solar radiation that impacts the solar vehicles of the World Solar Challenge 2013 in five locations close to the road where the competition occurs; for this to be carried out, a model based in neural networks is analyzed and developed. It also seeks to find the value of the solar radiation at intermediate points of the five mentioned before using space radial functions.La estimación de los cambios climáticos que ocurren en un lugar determinado siempre ha sido un factor importante a la hora de realizar actividades al aire libre. Se han desarrollado diversos métodos para predecir los valores futuros de las variables climáticas, los cuales permiten brindar información a personas y empresas para que puedan organizar sus actividades. La radiación solar hace parte de estas variables climáticas y se ha convertido en información vital en múltiples circunstancias, destacándose su uso en centrales fotovoltaicas. El objetivo de este trabajo es predecir de manera aproximada el valor de radiación solar que incide sobre los vehículos solares que compiten en el World Solar Challenge 2013 en cinco localidades cercanas a la carretera donde se lleva a cabo la competencia, para esto se analiza y desarrolla un modelo basado en redes neuronales. Además se busca conocer el valor de la radiación solar incidente sobre puntos intermedios a los cinco mencionados anteriormente, mediante la utilización de funciones radiales espaciales.PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdfspaUniversidad EIABiomédica, Mecatrónica y MecánicaEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2013Ingeniería MecatrónicaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Energía alternativaAlternative energyRed neuronal artificialArtifical neuronal networkRecursos naturales: agua, minerales, biodiversidadNatural resources: water, minerals, biodiversityEnergíaEnergyEnergía blandaSoft energyEnergía solarSolar energyRedes neuronalesRadiación solarEnergía renovableCeldas fotovoltaicasWorld solar challengeNeural networksSolar radiationRenewable energyPhotovoltaic cellsWorld solar challengeMECA0108Modelo para la predicción de la radiación solar a partir de redes neuronales artificialesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Paneles solares. 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Recuperado el 16 de Septiembre de 2013, de Wikimapia: http://wikimapia.org/12093192/World-Solar-Challenge-Control-Point-2PublicationTHUMBNAILGonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdf.jpgGonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8003https://repository.eia.edu.co/bitstreams/15f1d7f5-3b8a-47f5-a526-5441b57c4fae/downloadd16ce525b7615b4cca513328d1a60f55MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/31630b33-37f9-476c-87b3-ee45b53be1e7/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.eia.edu.co/bitstreams/bf1ecf12-0b3f-485b-a31e-2cecea3b9446/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textlicense_texttext/html; charset=utf-821257https://repository.eia.edu.co/bitstreams/84669c56-ebfb-4c71-a881-cdd6a292e414/download91586f89b02107352b9c7c8166145566MD54license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823253https://repository.eia.edu.co/bitstreams/633b6056-54e3-4981-8bab-d681f1afdf71/downloadcd76e7886171c964e259dcf5e912e299MD55TEXTMECA0108.pdf.txtMECA0108.pdf.txtExtracted texttext/plain135049https://repository.eia.edu.co/bitstreams/e2cfe61c-8321-4933-9394-22288ff69047/download2fd99784de2b4e90272aed4e10955952MD56GonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdf.txtGonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdf.txtExtracted texttext/plain135049https://repository.eia.edu.co/bitstreams/ea7b85ef-bcca-48d2-9e18-063557542536/download2fd99784de2b4e90272aed4e10955952MD58ORIGINALGonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdfGonzalezAndres_2013_ModeloPrediccionRadiacion.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2638841https://repository.eia.edu.co/bitstreams/70d67421-19d5-4aa5-936e-45fd91da2a49/downloadde071570a916bd598bc52ca0fd10f152MD5711190/326oai:repository.eia.edu.co:11190/3262023-07-25 17:18:25.859https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |