Resumen de Dimensionamiento óptimo de un sistema híbrido de energía solar-eólica y banco de baterías utilizando inteligencia artificial

Óscar Eduardo Gualdrón Guerrero, Raquel Laguado Ramírez, Elkin Gregorio Flórez Serrano

• español

  Para realizar el pronóstico de datos meteorológicos con el fin de realizar un análisis del potencial solar y eólico del aeropuerto Camilo Daza de la ciudad de Cúcuta, redes neuronales multicapa tipo Perceptron configuradas con 9 neuronas de 4-4 capas y 10 tiempos o las iteraciones se utilizan para ajustar las variables de procedimiento de la regresión. Para ello se utiliza la metodología presentada por Jorge Aguilera y Leocadio Hontoria y la distribución de densidad de probabilidad de Weibull, con la intención de garantizar una menor inversión inicial con un uso adecuado y completo del sistema solar, el sistema eólico y el banco de baterías, de modo que que la relación costo/inversión/beneficio sea viable.

• English

  To carry out the forecast of meteorological data in order to perform an analysis of the solar and wind potential of the Camilo Daza airport of the city of Cúcuta, multilayer Perceptron-type neural networks configured with 9 4-4layer neurons and 10 times or iterations are used to adjust the procedural variables of the regression. For this, the methodology presented by Jorge Aguilera and Leocadio Hontoria and the Weibull probability density distribution are used, with the intention of guaranteeing a lower initial investment with adequate and complete use of the solar system, the wind system and the bank of batteries, so that the cost / investment / benefit ratio is viable.