Envíos recientes

Análisis de modelos de predicción solar para su implementación en sistemas de gestión fotovoltaica en la ciudad de Cúcuta, Colombia.

Romero Bustos, Maria Alejandra | 2019

Estimación de la cantidad de energía generada por un panel solar utilizando inteligencia artificial (Archivo Electrónico)

Delgado Ariza, Jhan Carlos | 2017

En este trabajo se estimó la cantidad de energía producida por un panel solar de 90 W mediante el uso de redes neuronales; inicialmente se realizaron mediciones experimentales de la potencia generada por el panel solar y de las variables que influyen en esta como la radiación solar, la temperatura de operación del panel y la temperatura ambiente. Con lo anterior se construyó una base de datos para entrenar una red neuronal con el objetivo de modelar y predecir el comportamiento de la potencia. Posteriormente se realizó la simulación del panel solar mediante su modelo matemático permitiendo comparar los resultados con los obtenidos por la técnica de inteligencia artificial. Además de esto se compararon los resultados conseguidos con el modelo teórico de Osterwald, utilizado para calcular la potencia generada por un panel solar. Finalmente se realizó la selección de la red neuronal que consiguió la estimación de la potencia más aproximada a la realidad con base en el coeficiente de correlación obtenido y se calculó matemáticamente la energía producida. A partir de los resultados de esta investigación, se estableció que el porcentaje de correlación de la red neuronal es del 96.3 % y de la simulación del panel del 99,4% en comparación con las mediciones experimentales realizadas.

Estimación de la radiación solar a través de redes neuronales artificiales en la ciudad de Cúcuta (Archivo Electrónico)

Ortiz Diaz, Heybert Albert | 2017

Este trabajo de investigación, presenta el diseño de una red neuronal artificial utilizando varias técnicas de filtrado de datos, combinación de múltiples parámetros de entrada, número de capas y neuronas ocultas y arquitecturas. La red neuronal artificial diseñada logró estimar la radiación solar global sobre la ciudad de Cúcuta con un coeficiente de determinación superior al 95%.

Reconocimiento de texto braille utilizando redes neuronales artificiales.

Acevedo Sarmiento, Mario Alejandro | 2017

El trabajo describe como convertir la comunicación escrita de la población invidente, que se basa en el alfabeto Braille a la comunicación escrita de la población vidente, mediante el uso del programa de MATLAB, librerías de procesamiento de imágenes y redes neuronales artificiales.