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dc.creatorOspino Castro, Adalberto Jose
dc.creatorRobles Algarín, Carlos
dc.creatorDuran Pabón, Alejandro
dc.date.accessioned2018-11-20T19:44:23Z
dc.date.available2018-11-20T19:44:23Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.issn1815-5901
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11323/1479
dc.description.abstractEl trabajo presenta la modelación del comportamiento energético y la determinación de los parámetros del circuito equivalente de un panel fotovoltaico con el empleo de técnicas de inteligencia artificial. Para tal efecto, se desarrolló en Matlab un algoritmo genético que permite obtener los parámetros físicos no brindados por los fabricantes para la implementación de funciones matemáticas que se homologuen al comportamiento dinámico de un panel solar. El algoritmo desarrollado en Matlab permite determinar, además, la eficiencia del algoritmo seguidor del punto de máxima potencia del inversor, el cual es un parámetro de no simple obtención o no determinado en condiciones de campo. Finalmente, el algoritmo se probó satisfactoriamente en un panel solar monocristalino de 50W obteniendo adecuados resultados en comparación con el modelo experimental para diferentes niveles de irradiación solar. Los resultados demuestran que el proceso desarrolladoconstituye una herramienta que puede ser aplicada a paneles fotovoltaicos en condiciones de campospa
dc.description.abstractThe paper presents the modeling of the energy behavior and determination of equivalent circuit parameters for a photovoltaic panel using artificial intelligence techniques. For this purpose, it was performed a genetic algorithm in Matlab, which calculates the physical parameters not provided by manufacturers to implement mathematical functions that approve the dynamic behavior of a solar panel. In addition, the algorithm can determine the efficiency of the maximum power point tracking algorithm of the inverter, which is a parameter of not simple obtaining or not determined under field conditions. Finally, the algorithm was successfully tested in a mono crystalline solar 50W panel with excellent results, compared to the experimental model for different levels of solar irradiation. The results demonstrate that the developed process is a tool that can be applied to photovoltaic panels under field conditions.eng
dc.language.isospaeng
dc.publisherUniversidad de la Costa CUCeng
dc.subjectAlgoritmo genéticoeng
dc.subjectInteligencia artificialeng
dc.subjectPanel solareng
dc.subjectPunto de máxima potenciaeng
dc.subjectRadiación solareng
dc.subjectGenetic algorithmeng
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectSolar paneleng
dc.subjectMaximum power pointeng
dc.subjectSolar radiationeng
dc.titleModelado y simulación de un panel fotovoltaico empleando técnicas de inteligencia artificialeng
dc.title.alternativeModeling and simulation of a photovoltaic panel using artificial intelligence techniqueseng
dc.typeArticleeng


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