Lucía Serrano Luján , José Manuel Cadenas Figueredo , Antonio Urbina Yeregui
En este artículo mostramos los resultados de la aplicación de varios métodos de aprendizaje computacional sobre datos procedentes de una instalación fotovoltaica de 222kWp de CdTe. Los datos de uno de los 30 grupos de módulos han sido estudiados en profundidad para predecir el estado en que se encuentra cuando el rendimiento es bajo: afectado por sombra fija, por sombra variable, los módulos están sucios, error ajeno a dichas circunstancias, etc. o bien identificar que está generando electricidad de forma adecuada.
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