Dimensionamiento óptimo de un sistema híbrido de energía solar-eólica y banco de baterías utilizando inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i40.2363Palabras clave:
Sistema Híbrido, Redes Neuronales, Radiación Solar, Velocidad del Viento, WeibullResumen
Para realizar el pronóstico de datos meteorológicos con el fin de realizar un análisis del potencial solar y eólico del aeropuerto Camilo Daza de la ciudad de Cúcuta, redes neuronales multicapa tipo Perceptron configuradas con 9 neuronas de 4-4 capas y 10 tiempos o las iteraciones se utilizan para ajustar las variables de procedimiento de la regresión. Para ello se utiliza la metodología presentada por Jorge Aguilera y Leocadio Hontoria y la distribución de densidad de probabilidad de Weibull, con la intención de garantizar una menor inversión inicial con un uso adecuado y completo del sistema solar, el sistema eólico y el banco de baterías, de modo que que la relación costo/inversión/beneficio sea viable.
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