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Method of monitoring and detection of failures in PV system based on machine learning

Título traducido de la contribución: Método de monitoreo y detección de fallos en el sistema fotovoltaico basado en aprendizaje automático
  • Darío Javier Benavides (Primer Autor)
  • , Páúl Arévalo-Cordero
  • , Luis G. Gonzalez
  • , Luis Hernández-Callejo
  • , Francisco Jurado
  • , José A. Aguado (Último Autor)
  • University of Málaga
  • Campus Tecnológico Balzay
  • University of Jaén
  • University of Valladolid

Producción científica: Contribución a una revistaArtículorevisión exhaustiva

19 Citas (Scopus)

Resumen

Los métodos de aprendizaje automático se han utilizado para resolver problemas prácticos complicados en diferentes áreas y se están volviendo cada vez más populares hoy en día. El propósito de este artículo es evaluar la predecición de la producción de energía de tres sistemas fotovoltaicos diferentes y la supervision de sensores de medición, por medio un aprendizaje automático y minería de datos en respuesta al comportamiento de las variables climáticas del lugar en estudio. Por otro lado, también incluye la implementación de los modelos resultantes en el sistema SCADA por medio de indicadores, que permitirá al operador gestionar activamente la red eléctrica. Ademas ofrece una estrategia en la simulación y predicción en tiempo real de sistemas fotovoltaicos y sensores de medición en el concepto de redes inteligentes.
Título traducido de la contribuciónMétodo de monitoreo y detección de fallos en el sistema fotovoltaico basado en aprendizaje automático
Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)26-43
Número de páginas18
PublicaciónRevista Facultad de Ingenieria
N.º102
DOI
EstadoPublicada - 2022

ODS de las Naciones Unidas

Este resultado contribuye a los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible

  1. ODS 7: Energía asequible y no contaminante
    ODS 7: Energía asequible y no contaminante
  2. ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
    ODS 9: Industria, innovación e infraestructura

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Método de monitoreo y detección de fallos en el sistema fotovoltaico basado en aprendizaje automático'. En conjunto forman una huella única.

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