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Algoritmo Matemático para Dar Seguimiento al MPP Utilizando Redes Neuronales: Revisión de Literatura
dc.date.accessioned | 2023-11-09T16:35:53Z | |
dc.date.available | 2023-11-09T16:35:53Z | |
dc.date.issued | 2023-05-25 | es_MX |
dc.identifier.issn | 1946-5351 | |
dc.identifier.uri | http://cathi.uacj.mx/20.500.11961/26125 | |
dc.description.abstract | En este trabajo se analiza el problema de la eficiencia de los paneles solares fotovoltaicos, dando seguimiento al Máximo Punto de Potencia (MPP) de los parques solares, con la finalidad de optimizar la eficiencia. Actualmente, se han diseñado dispositivos que logran dar seguimiento al MPP y aproximan la potencia de salida de los paneles solares a la potencia de entrada de las baterías de almacenamiento. Sin embargo, invertir en paneles solares a pesar de los beneficios medioambientales es muy costoso, por lo tanto, es importante diseñar dispositivos de seguimiento al MPP. Este trabajo realiza un análisis de la literatura para diseñar un modelo matemático predictivo basado en datos de entrada-salida, utilizando un proceso de aprendizaje por regresión y para entrenar una red neuronal que predigan el MPP cumpliendo con las especificaciones de los dispositivos Maximum Power Point Tracker (MPPT), aminorando los costos de inversión de los paneles solares fotovoltaicos. | es_MX |
dc.description.uri | https://www.academiajournals.com/pubchetumal2023 | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Academia Journals | es_MX |
dc.relation.ispartof | Producto de investigación IIT | es_MX |
dc.relation.ispartof | Instituto de Ingeniería y Tecnología | es_MX |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 México | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/mx/ | * |
dc.subject | Eficiencia Energética | es_MX |
dc.subject | Seguimiento al MPP | es_MX |
dc.subject | Redes Neuronales | es_MX |
dc.subject | Aprendizaje por Regresión | es_MX |
dc.subject.other | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.title | Algoritmo Matemático para Dar Seguimiento al MPP Utilizando Redes Neuronales: Revisión de Literatura | es_MX |
dc.type | Memoria in extenso | es_MX |
dcterms.thumbnail | http://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/rupiiit.png | es_MX |
dcrupi.instituto | Instituto de Ingeniería y Tecnología | es_MX |
dcrupi.cosechable | Si | es_MX |
dcrupi.subtipo | Investigación | es_MX |
dcrupi.alcance | Nacional | es_MX |
dcrupi.pais | México | es_MX |
dc.contributor.coauthor | Luviano Cruz, David | |
dc.contributor.coauthor | Perez Olguin, Ivan Juan Carlos | |
dc.contributor.alumno | 216577 | es_MX |
dcrupi.tipoevento | Congreso | es_MX |
dcrupi.evento | Congreso Internacional de Investigación Academia Journals Chetumal 2023 | es_MX |
dcrupi.estado | Quintana Roo | es_MX |
dc.contributor.authorexterno | González Barbosa, David Angel | |
dcrupi.colaboracionext | No | es_MX |
dcrupi.impactosocial | Si, se presenta una metodología para la optimización de la captación de energía solar en paneles solares dando seguimiento al MPP mediante la utilización de redes neuronales. | es_MX |
dcrupi.vinculadoproyext | No | es_MX |
dcrupi.pronaces | Energía y Cambio Climático | es_MX |
dcrupi.vinculadoproyint | No | es_MX |
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