Redes neuronales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos / Elmer Hugo Arellanos Tafur
Idioma: Español Callao: UNAC, 2018Descripción: 268 páginas Apéndices, figuras, cuadrosISBN:- fiee1598
- T.D/621.3/A69
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| Tesis Doctorado | Biblioteca Especializada FIEE Sótano | T.D/621.3/A69 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | Externo | FIEEtd18 | |
| Tesis Doctorado | Biblioteca Especializada FIEE Sótano | T.D/621.3/A69 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | Externo | FIEEtd17 |
Incluye anexos
Tesis (Doctorado) Universidad Nacional del Callao, Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Unidad de Posgrado, Doctor en Ingeniería Eléctrica. 2018
Incluye bibliografía.
Resumen. Abstract. Abstrait. Planteamiento de la investigación. Marco teórico. Variables e hipótesis. Metodología. Resultados. Discusión de resultados. Conclusiones. Recomendaciones. Referencias bibliográficas. Anexos. Apéndices.
La investigación estudió la aplicación de las redes neuronales artificiales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos. La hipótesis consistió en que la utilización de redes neuronales artificiales vamos a tener un gran nivel de precisión en la predicción de la generación de energía de los colectores solares y paneles fotovoltaicos. El marco teórico abarcó los antecedentes y los principales conceptos relacionados a la inteligencia artificial, las redes neuronales artificiales, los colectores solares y los paneles fotovoltaicos, además de las fuentes de los registros de datos. La población de estudio estuvo conformada por un sistema de cincuenta colectores planos vacío, seis sistemas de energía solar para suelos de invernadero y tres huertos solares.
Texto en español.
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