Predicción de generación de potencia de arreglos fotovoltaicos mediante redes neuronales de alto orden

Abstract

Actualmente el empleo de energías alternativas se ha convertido en una prioridad prácticamente para todos los países, debido al inminente agotamiento de los combustibles fósiles y el incremento de la demanda energética. Los sistemas fotovoltaicos son una tecnología que aplica el efecto foto eléctrico en materiales semiconductores para convertir la energía radiante directamente en energía eléctrica. El estudio sobre la producción de energía a partir de fuentes fotovoltaicas es necesario ya que se tienen y se prevén grandes sistemas de producción de electricidad mediante el uso de la energía solar, además estos sistemas tendrán un gran impacto en los sistemas de energía existentes. En este trabajo de investigación se propone la obtención de un modelo matemático para la generación de potencia de un arreglo de paneles fotovoltaicos usando redes neuronales de alto orden. Primero se procesarán datos de las condiciones ambientales y generación de potencia. A partir de estos datos se planteará un modelo del comportamiento del arreglo fotovoltaico. Finalmente, mediante un criterio de error, se validará el modelo previo. Este modelo servirá para conocer la potencia que entregará el sistema dependiendo de las condiciones climáticas y fundamentará modelos de optimización de la generación de energía. El resultado de este trabajo es importante ya que los datos estimados pueden ser utilizados para mejorar el desempeño del arreglo, modificando las condiciones de temperatura.