Imagen de Portada

Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional

Fil: Sanchez Reinoso, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
Otros Autores: Milone, Diego Humberto
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish
Spanish
Publicado: 2013
Materias:
Electric Energy
Photovoltaic Systems
Simulation
Neural Networks
Evolutionary Algorithms.
Energía Eléctrica
Sistemas Fotovoltaicos
Simulación
Redes Neuronales
Algoritmos Evolutivos
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11185/427
id oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-427
recordtype dspace
institution Universidad Nacional del Litoral
collection Biblioteca de tesis
language Spanish
Spanish
topic Electric Energy
Photovoltaic Systems
Simulation
Neural Networks
Evolutionary Algorithms.
Energía Eléctrica
Sistemas Fotovoltaicos
Simulación
Redes Neuronales
Algoritmos Evolutivos
spellingShingle Electric Energy
Photovoltaic Systems
Simulation
Neural Networks
Evolutionary Algorithms.
Energía Eléctrica
Sistemas Fotovoltaicos
Simulación
Redes Neuronales
Algoritmos Evolutivos
Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
description Fil: Sanchez Reinoso, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.
author2 Milone, Diego Humberto
author_facet Milone, Diego Humberto
Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
format Thesis
author Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
author_sort Sanchez Reinoso, Carlos Roberto
title Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
title_short Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
title_full Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
title_fullStr Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
title_full_unstemmed Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
title_sort modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional
publishDate 2013
url http://hdl.handle.net/11185/427
_version_ 1728547869639573504
spelling oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-4272022-03-23T16:50:30Z Modelado y optimización de centrales fotovoltaicas mediante técnicas de inteligencia computacional Modeling and optimization of photovoltaic power plants using computational intelligence techniques Sanchez Reinoso, Carlos Roberto Sanchez Reinoso, Carlos Roberto Milone, Diego Humberto Arce, Roberto Leguizamón, Guillermo Ponzoni, Ignacio Schmidt, Javier Buitrago, Román Horacio Electric Energy Photovoltaic Systems Simulation Neural Networks Evolutionary Algorithms. Energía Eléctrica Sistemas Fotovoltaicos Simulación Redes Neuronales Algoritmos Evolutivos Fil: Sanchez Reinoso, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. The generation of electricity by photovoltaic sources is still considered rather expensive in comparison with to other sources so, more research is required to increase efficiency. Furthermore, the power conversion stages of these systems do not guarantee a good performance under varying conditions. This same phenomenon impacts on the remaining stages of the plants affecting the overall performance and gaining special importance in large centrals. The aim of this thesis is to contribute to improve the modeling of the different stages and optimize the power generation from a photovoltaic central. The simulation of photovoltaic modules usually uses models that do not consider the variation of its internal parameters. In addition, as regards as the arrays, it should be taken into account other problems such as the effect of the protections, the heterogeneity of the generation and the computational cost associated with the resolutions of equational systems. In this thesis, it is proposed alternatives that allow to consider these aspects and reduce the computational cost of traditional approaches, mainly based on neural networks. It is also proposed an evolutionary approach to find a unified model for different PV technologies and measurement of radiation. The focus used in these advances is different to the usually used in systems identification. In regard to optimization of the central, there is a combinatorial problem with multiple extremes. Here, the problem is attacked by designing evolutionary algorithms that incorporate the constraints of the problem, and the results achieved very promising overall yields. La generación de energía eléctrica mediante fuentes fotovoltaicas aún es considerada costosa respecto a otras fuentes, por lo que se requiere más investigación para aumentar su eficiencia. Por otro lado, las etapas de conversión de potencia de estos sistemas no garantizan un buen rendimiento bajo condiciones variables. Este mismo fenómeno repercute en las restantes etapas de las centrales afectando el rendimiento global y adquiriendo particular importancia en grandes centrales. El objetivo de esta tesis es realizar aportes para mejorar el modelado de las diferentes etapas y optimizar la generación de energía de una central fotovoltaica. La simulación de los módulos fotovoltaicos generalmente emplea modelos que desprecian la variación de sus parámetros internos. Además, a nivel de arreglos deben tenerse en cuenta otros problemas como el efecto de las protecciones, la heterogeneidad de la generación y el costo computacional asociado a las resoluciones de sistemas de ecuaciones. En esta tesis se proponen alternativas que permiten considerar dichos aspectos y reducir el costo computacional de los enfoques tradicionales, basándose principalmente en redes neuronales. También se propone un método evolutivo para encontrar un modelo unificado para diferentes tecnologías fotovoltaicas y para la medición de radiación. Estos avances se enfocan de una manera diferente a la usualmente empleada en identificación de sistemas. En cuanto a la optimización de la central existe un problema combinatorio y con múltiples extremos. Aquí se ataca el problema mediante el diseño de algoritmos evolutivos que incorporan las restricciones del problema, y los resultados alcanzan rendimientos globales muy promisorios. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas 2013-04-23 2013-04-23 si info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion info:ar-repo/semantics/tesis doctoral http://hdl.handle.net/11185/427 spa spa info:eu-repo/semantics/closedAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf pdf application/pdf
score 11.8626

Ejemplares similares