Optimal sizing of a hybrid solar-wind energy system and battery bank using artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i40.2363Keywords:
Hybrid System, Neural Networks, Solar Radiation, Wind Speed, WeibullAbstract
To carry out the forecast of meteorological data in order to perform an analysis of the solar and wind potential of the Camilo Daza airport of the city of Cúcuta, multilayer Perceptron-type neural networks configured with 9 4-4layer neurons and 10 times or iterations are used to adjust the procedural variables of the regression. For this, the methodology presented by Jorge Aguilera and Leocadio Hontoria and the Weibull probability density distribution are used, with the intention of guaranteeing a lower initial investment with adequate and complete use of the solar system, the wind system and the bank of batteries, so that the cost / investment / benefit ratio is viable.
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