PREDICCIÓN DE POTENCIA FOTOVOLTAICA MEDIANTE REDES NEURONALES WAVELET

José Daniel Ortiz López, Luis J. Ricalde Castellanos, Braulio J. Cruz Jiménez, Ricardo J. Peón Escalante

Resumen


En el presente trabajo se realiza la predicción de potencia de un sistema solar fotovoltaico implementando dos diferentes estructuras de redes neuronales, perceptrón multicapa y una red neuronal wavelet. El algoritmo de aprendizaje utiliza información proveniente de la irradiación, temperatura, humedad relativa y velocidad del viento. Los datos de entrenamiento se obtienen de una estación meteorológica ubicada cerca de un sistema fotovoltaico de 7 kW. El perceptrón multicapa tuvo como entradas las cuatro variables mencionadas anteriormente y como salida la potencia del sistema, la red Wavelet únicamente tuvo como entrada la irradiación y como salida la potencia generada por el sistema fotovoltaico. Se obtuvieron mejores resultados en la predicción de la red wavelet, siendo esta una de las principales aportaciones de este trabajo. 


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