Estimación de radiación solar para el cargo por confiabilidad de sistemas fotovoltaicos usando redes neuronales

• Published in: Scientia et technica Vol. 23; no. 1; pp. 11 - 17
• Main Authors: Castañeda, Valentina Triviño, Escobar Mejía, Andres, Valdes Jaramillo, Henry Giovanny
• Format: Journal Article
• Language: English; Spanish
• Published: 30.03.2018
• Subjects: Artificial Neural Networks; Base Load Power Reliability Charge; Cargo por Confiabilidad; Energía Firme; Photovoltaic Systems; Plantas Solares Fotovoltaicas; Redes Neuronales Artificiales
• ISSN: 0122-1701; 2344-7214
• DOI: 10.22517/23447214.16481

La Comisión de Energía y Gas (CREG) estableció a finales del 2016 una metodología para el cálculo del Cargo por Confiabilidad de plantas solares fotovoltaicas. En esta se establece que se requieren series históricas de más de diez años de irradiación solar y temperatura ambiente en el sitio de instalación de la planta para el cálculo de dicho cargo, sin embargo, en Colombia no se cuenta con datos históricos con dicha información, por lo que se requiere de estrategias que permitan la estimación de dichas series a partir de otras variables de entrada. El presente artículo emplea Redes Neuronales Artificiales para estimar datos de radicación solar requeridos utilizando como datos de entrada la humedad relativa, temperatura ambiente y mes del año.