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dc.date.accessioned 2021-12-06T14:59:04Z
dc.date.available 2021-12-06T14:59:04Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129163
dc.description.abstract La conversión de energía a través de fuentes de energía renovable y no contaminante se ha tornado un tema trascendente en pos de resolver los problemas de la disminución de los recursos de energía no renovables y la polución ambiental originada por ellos. La radiación solar incidente es la principal fuente de energía renovable disponible en la naturaleza. Su aprovechamiento óptimo requiere de un profundo conocimiento acerca de la irradiancia solar sobre la superficie terrestre, para predecir la producción de energía que podría obtenerse en un determinado lugar. En este trabajo, se presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial multicapa para predecir a corto plazo la irradiancia solar en una localidad de la provincia de Santiago del Estero, Argentina. Se analizaron diferentes modelos de redes neuronales artificiales capaces de estimar la radiación solar global diaria en dicha localidad. Las redes neuronales permiten crear modelos de predicción pues poseen la capacidad de generalizar y de aprender de patrones de entrada produciendo valores de salida ante la recepción de estímulos similares. En general, los resultados obtenidos han mostrado un aceptable desempeño de la red neuronal artificial en la estimación de la radiación solar, pero con posibilidades ciertas de ser mejorados. es
dc.format.extent 1843-1853 es
dc.language es es
dc.subject Energía Renovable es
dc.subject Radiación solar es
dc.subject Redes neuronales artificiales es
dc.title Predicción de la irradiancia solar diaria mediante redes neuronales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-42-0173-1 es
sedici.creator.person Morales, D. Martín es
sedici.creator.person Cappelletti, Marcelo Angel es
sedici.creator.person Hasperué, Waldo es
sedici.creator.person Charlier, Leandro es
sedici.subject.materias Ingeniería es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Ingeniería es
mods.originInfo.place Instituto de Investigación en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2016-09
sedici.relation.event III Congreso Argentino de Ingeniería (CADI) y IX Congreso Argentino de la Enseñanza en Ingeniería (CAEDI) (Chaco, 7 al 9 de septiembre de 2016) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.bookTitle Actas del III Congreso Argentino de Ingeniería: CADI 2016 es


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