Método de monitoreo y detección de fallos en el sistema fotovoltaico basado en aprendizaje automático

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.redin.20200694

Palabras clave:

inteligencia artificial, fuentes de energía renovable, supervisión

Resumen

Los métodos de aprendizaje automático se han utilizado para resolver problemas prácticos complicados en diferentes áreas y se están volviendo cada vez más populares hoy en día. El propósito de este artículo es evaluar la predecición de la producción de energía de tres sistemas fotovoltaicos diferentes y la supervision de sensores de medición, por medio un aprendizaje automático y minería de datos en respuesta al comportamiento de las variables climáticas del lugar en estudio. Por otro lado, también incluye la implementación de los modelos resultantes en el sistema SCADA por medio de indicadores, que permitirá al operador gestionar activamente la red eléctrica. Ademas ofrece una estrategia en la simulación y predicción en tiempo real de sistemas fotovoltaicos y sensores de medición en el concepto de redes inteligentes.

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Biografía del autor/a

Darío Javier Benavides, Universidad de Málaga

Magíster, Universidad de Málaga.

Paul Arévalo-Cordero, Universidad de Cuenca

Magíster Universidad de Jaén, Campus Científico-Tecnológico Linares y Univesidad de Cuenca, Campus Tecnológico Balzay. 

Luis G. González, Universidad de Cuenca

Doctorado de la Universidad de Cuenca, Campus Tecnológico Balzay. 

Luis Hernández-Callejo, Universidad de Valladolid

Doctor y Profesor,  Campus of the University of Soria, Universidad de Valldolid.

Francisco Jurado, Universidad de Jaén

Doctor, Universidad de Jaén. Linares Scientific-Technological Campus. 

José A. Aguado, Universidad de Málaga

Doctor, Universidad de Málaga.

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Publicado

2021-08-17

Cómo citar

Benavides, D. J., Arévalo-Cordero, P., González, L. G., Hernández-Callejo, L., Jurado, F., & Aguado, J. A. (2021). Método de monitoreo y detección de fallos en el sistema fotovoltaico basado en aprendizaje automático. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (102), 26–43. https://doi.org/10.17533/udea.redin.20200694

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