Machine learning in photovoltaic systems

Este artículo presenta un review de técnicas avanzadas de machine learning y deep learning (MDL) aplicadas a sistemas fotovoltaicos. Examina el uso de MDL aplicado al control, detección de escenarios en isla, gestión de energía, detección de fallas y diagnóstico, predicción de irradiación y generaci...

Full description

Autores:
Gaviria Fierro, Jorge Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/50706
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/50706
Palabra clave:
Sistemas de control
Generación de energía fotovoltaica
Sistemas de energía fotovoltaicos
Convertidores de corriente eléctrica
Consumo de energía eléctrica
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:Este artículo presenta un review de técnicas avanzadas de machine learning y deep learning (MDL) aplicadas a sistemas fotovoltaicos. Examina el uso de MDL aplicado al control, detección de escenarios en isla, gestión de energía, detección de fallas y diagnóstico, predicción de irradiación y generación de potencia, dimensionamiento y técnicas de adaptación en sitio. Fue realizado a partir de más de 100 fuentes bibliográficas. Además, una de las más importantes contribuciones es la inclusión de casos de estudio para cada una de las categorías abarcadas y disponibles en código abierto. Este es útil para investigadores que se quieran familiarizar con las técnicas aquí descritas rápidamente. Sin embargo, los casos de estudio serán puestos en una publicación y por tanto son removidos para esta versión.