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https://hdl.handle.net/11000/8528
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Galiano Ibarra, Vicente | - |
dc.contributor.author | Marcos Martínez, Alberto | - |
dc.contributor.other | Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores | es |
dc.date.accessioned | 2021-09-27T16:14:06Z | - |
dc.date.available | 2021-09-27T16:14:06Z | - |
dc.date.created | 2021-07-07 | - |
dc.date.issued | 2021-07-07 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11000/8528 | - |
dc.description.abstract | El modelado de paneles fotovoltaicos es uno de los ámbitos de estudio del sector de generación de energía renovable. Los paneles fotovoltaicos se modelan siguiendo el modelo "single diode model" compuesto por cinco parámetros que reciben el nombre de los cinco parámetros del modelo. En este trabajo se desarrolla un modelo predictivo mediante el uso de redes neuronales capaz de predecir los cinco parámetros del modelo para unas condiciones climáticas concretas, representada por la temperatura y la irradiancia | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 105 | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Miguel Hernández de Elche | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.subject | paneles fotovoltaicos | es |
dc.subject | photovoltaic panel | es |
dc.subject | machine learning | es |
dc.subject | redes neuronales | es |
dc.subject | aprendizaje supervisado | es |
dc.subject.other | CDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnología | es |
dc.title | Modelado de paneles fotovoltaicos mediante machine learning | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
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