Diseño e implementación de una red neuronal para el seguimiento del punto máximo de poder de un panel solar

Este trabajo muestra el diseño e implementación de una red neuronal utilizando método de retropropagación con el fin de realizar el seguimiento de enfoque de luz solar que a su vez permitirá el seguimiento del punto de máxima potencia de un panel solar; esto se logra debido a la capacidad predictiva de la red que mediante el uso de sensores de luz lleva a cabo el movimiento angular del panel para encontrar su posición óptima. Todo esto se implementa utilizando un prototipo que contiene: un panel solar, un motor y seis sensores fotovoltaicos. Los sensores son las entradas de la red, que en función de su entrenamiento debe ser capaz de analizar los datos y luego transformarlos en una salida que permita la rotación del motor a la ubicación deseada.

• Autores: Fernández Posada, Santiago
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/6762
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/6762
• Palabra clave: ENERGIA SOLAR; GENERACION DE ENERGIA FOTOVOLTAICA; Neural network; Gradient descent; Back propagation; learning coefficient; Activation function; Maximum power point; Quality function deployment; radial basis; Redes neuronales; Gradiente descendiente; Retropropagación; Coeficiente de entrenamiento; Función de activación; Punto máximo de poder; Despliegue de la función de calidad; Base radial
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2