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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.contributor.advisorSepúlveda Mora, Sergio Basiliospa
dc.contributor.advisorIllera Bustos, Mario Joaquinspa
dc.contributor.advisorGuevara Ibarra, Dinaelspa
dc.contributor.advisorCastro Casadiego, Sergio Alexanderspa
dc.contributor.authorBastos Guerrero, Diana Carolinaspa
dc.date.accessioned2021-12-10T18:41:56Z
dc.date.available2021-12-10T18:41:56Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4507
dc.description.abstractDebido al rápido incremento en la demanda de electricidad y la disminución de los recursos energéticos provenientes de fuentes no renovables, las personas han comenzado a considerar la idea de consumir energía eléctrica a partir de recursos renovables. La energía solar fotovoltaica es la fuente dominante de las energías renovables y, por lo tanto, la radiación solar que incide en un territorio es un factor muy importante para dimensionar la producción energética. En esta investigación, se presenta un análisis estadístico de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta, Norte de Santander, Colombia; con el objetivo de brindar una descripción detallada de su variabilidad entre los años 2005 y 2015, y se emplea un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para estimar la radiación solar global. Los datos históricos de la base de datos del IDEAM con variables de entrada tales como (temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa y hora de medición) y de salida (radiación solar global solar) fueron usados para el entrenamiento y chequeo de la red. El modelo presenta un R2=0.911 y un RMSE= 124,23Wh/m2, evidenciando que presenta una precisión significativamente buena para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado.spa
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent90 páginasspa
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Francisco de Paula Santanderspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourcehttp://alejandria.ufps.edu.co/descargas/tesis/1161169.pdf
dc.titleAnálisis y estimación de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta usando métodos de estadística inferencial y técnicas de inteligencia artificialspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a) Electrónico(a)
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Francisco de Paula Santander
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Digital UFPS
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.ufps.edu.co/
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeSan José de Cúcutaspa
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalRadiación solarspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.signatureTIE V00017/2020spa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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