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DIMENSIONAMIENTO ÓPTIMO DE UN SISTEMA HÍBRIDO DE ENERGÍA SOLAR-EÓLICA Y BANCO DE BATERÍAS UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Authors

  • Oscar E. Gualdron
  • Raquel I. Laguado R
  • Elkin G. Florez S

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i40.2363

Keywords:

Sistema Híbrido, Redes Neuronales, Radiación Solar, Velocidad del Viento, Weibull

Abstract

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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Published

2023-05-02 — Updated on 2023-07-19

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How to Cite

Gualdron, O. E., Laguado R, R. I., & Florez S, E. G. (2023). DIMENSIONAMIENTO ÓPTIMO DE UN SISTEMA HÍBRIDO DE ENERGÍA SOLAR-EÓLICA Y BANCO DE BATERÍAS UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL. COLOMBIAN JOURNAL OF ADVANCED TECHNOLOGIES, 2(40). https://doi.org/10.24054/rcta.v2i40.2363 (Original work published May 2, 2023)

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