Desarrollo de una metodología de comparación para distintos métodos de detección online de falla de un sistema fotovoltaico
Con la expansión global del internet y el avance en la tecnología computacional, se han popularizado técnicas de clasificación y de detección de anomalías basadas en Machine Learning. Estas técnicas han permeado hasta el campo de la detección y posterior clasificación de fallas en sistemas fotovolta...
- Autores:
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Campuzano Zuluaga, Juan Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55657
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/55657
- Palabra clave:
- Sistemas de energía fotovoltaicos
Machine Learning
Energía solar
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf