Mostrar el registro sencillo del ítem
MEJORA DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA DE UNA PLANTA FOTOVOLTÁICA CON EL USO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES.
| dc.contributor.author | Ferrero Bermejo, Jesús | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-25T14:35:03Z | |
| dc.date.available | 2018-01-25T14:35:03Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.identifier.isbn | 978-84-608-2864-8 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/677 | |
| dc.description | El objeto del presente Proyecto consiste en la obtención del modelo ideal de Producción de una Planta (en ausencia de Fallos) Fotovoltaica de 6,1 MW en Producción desde Septiembre del 2008, ubicada en la provincia de Córdoba. Para la Obtención del Modelo Ideal de Producción nos basamos en la utilización de Redes Neuronales Artificiales, en concreto la Red Backpropagation con variables meteorológicas y variables que controlan los activos. Dicho modelo es utilizado para la obtención de diversos objetivos, de los cuáles nos centramos en la mejora de la eficiencia energética de la instalación objeto de estudio. Para ello definimos un análisis de criticidad y una condición de alarma a implementar en el Sistema de Monitorización de la Planta, de modo que nos permita anticiparnos al fallo con la detección temprana de la degradación en la producción, a través de la comparación del Modelo Ideal obtenido con la producción real. Definimos una metodología para la obtención de fallos con ciertas premisas, con la que finalmente verificamos a través de un fallo particular su eficacia, obteniendo en este caso concreto una mejora estimada en la producción de un 1,8% que dado el volumen de inversión es una cantidad muy considerable. | es_ES |
| dc.description.abstract | The scope of this project is obtaining an ideal electrical power generation model based on artificial neural networks with back-propagation, of a 6,1 MWp photovoltaic power plant located in Cordoba (Spain) operating since september of 2008. The aforementioned model is used with several objectives focusing in efficient energy improvement. With this aim in mind, a critical analysis and warning settlement policy in a SCADA system are developed, in a way that it is possible to anticipate the failure event, comparing the output of the model with the actual power generation. It has been tested the methodology on an specific failure mode to analyze the goodness of the model, reaching a 1,8 % improvement in electrical power production. | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | Eficiencia Energética y Energías Renovables | es_ES |
| dc.title | MEJORA DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA DE UNA PLANTA FOTOVOLTÁICA CON EL USO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES. | es_ES |
| dc.title.alternative | IMPROVING ENERGY EFFICIENCY OF PHOTOVOLTAIC PLANT WITH USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS | es_ES |
| dc.type | Article | es_ES |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
CIDIP 2015 (Granada) [176]
XIX Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Granada, 2015)