• español
    • English
    • português
  • English 
    • español
    • English
    • português
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Productos de Investigación - Creación
  • Artículos de Investigación Indexados
  • Año 2017
  • View Item
  •   Home
  • Productos de Investigación - Creación
  • Artículos de Investigación Indexados
  • Año 2017
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
JavaScript esta deshabilitado en su navegador. Algunas características de este sitio no podrán funcionar o visualizarse correctamente sin JavaScript.
RecursosRecursos de apoyo¿Cómo publicar?

Browse

All of ExpeditioCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage StatisticsView Google Analytics Statistics
Estadísticas GTMVer Estadísticas GTM

Artificial neural network applied to estimate the power output of bipv systems

Thumbnail

Citación

       
Export: <XML METS>
View/Open
Ver portada (93.06Kb)
Fin embargo: 
Artículo reservado (504.3Kb)
Fin embargo: 
Date
2017
Author
Aristizábal, A.J.
Metadata
Show full item record
Documentos PDF
Imagenes y Videos
Captura.PNG

Abstract
This paper presents an artificial neural network (ANN) model to estimate the power generated by integrated photovoltaic systems in buildings - BIPVS. The model has as primordial variables, the solar radiation and the ambient temperature of the site of installation of the photovoltaic generator and integrates secondary variables such as the zenith solar angle and the azimuth solar angle. The artificial neural network consists of three layers of operation that allows to adapt to the behavior of the environmental and electrical variables of the photovoltaic generator to create output variables of electrical power through daily profiles. The neural network was implemented in the software Matlbab™ and it was validated using the actual data of monitoring of a 6 kW BIPV system installed at Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, in Bogotá, Colombia. The results indicate a correlation coefficient of 98% on the output power of the BIPV system between the artificial neural network and the performance data of the solar photovoltaic plant. These results show the reliability of the model for PV systems operating in different climatic conditions and different generation capacities.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12010/9281
Link to resource
https://issuu.com/iosrjce/docs/j1901017378
Collections
  • Año 2017 [150]
Estadísticas Google Analytics
Comments

Respuesta Comentario Repositorio Expeditio

Gracias por tomarse el tiempo para darnos su opinión.


Carrera 4 # 22-61 Teléfono: (+57 1) 242 7030 - 018000111022 Fax: (+57 1) 561 2107 Bogotá D.C., Colombia

Fundación Universitaria de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | Vigilada Mineducación

Institución de educación superior privada, de utilidad común, sin ánimo de lucro y su carácter académico es el de Universidad.

Reconocimiento personería jurídica: Resolución 2613 del 14 de agosto de 1959 Minjusticia.

Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional.

 

Términos y condiciones | Políticas

 

 


Carrera 4 # 22-61 Teléfono: (+57 1) 242 7030 - 018000111022 Fax: (+57 1) 561 2107 Bogotá D.C., Colombia

Fundación Universitaria de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | Vigilada Mineducación

Institución de educación superior privada, de utilidad común, sin ánimo de lucro y su carácter académico es el de Universidad.

Reconocimiento personería jurídica: Resolución 2613 del 14 de agosto de 1959 Minjusticia.

Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional.

 

Términos y condiciones | Políticas