Sistema para la selección de módulos fotovoltaicos comercializados en Colombia basado en la comparación de datos ambientales e información técnica proporcionada por los fabricantes

dc.contributor.advisor Olivero Ortiz , Victor José
dc.contributor.advisor Restrepo Leal, Diego Andrés
dc.contributor.advisor Robles Algarín, Carlos Arturo
dc.contributor.author Arroyo Granados, Alexander Jesus
dc.contributor.author Manjarres Rivera, Manuel Alfonso
dc.contributor.sponsor Grupo de investigación MAGMA Ingeniería
dc.creator.degree Ingeniero Electrónico
dc.date.accessioned 2022-12-02T21:41:28Z
dc.date.available 2022-12-02T21:41:28Z
dc.date.issued 2022
dc.date.submitted 2022
dc.description.abstract En esta investigación se plantea el desarrollo de un sistema experto artificial capaz de recomendar un módulo fotovoltaico considerando la información técnica entregada por el fabricante y las condiciones ambientales presentes en diversas zonas geográficas de la región caribe colombiana. Esto, con el objetivo de facilitar la selección del módulo que mejor se adapte a las condiciones de trabajo. Por lo cual, se propone implementar métodos web scraping para la extracción de la información de especificaciones técnicas dadas por el fabricante sobre cierta cantidad de módulos fotovoltaicos que son comercializados en el país, que con la integración de procedimientos de ingeniería de características para el tratamiento de los datos permitan obtener conjuntos de datos óptimo para el entrenamiento de modelos inteligentes. Además, se hace uso de los conjuntos de datos para entrenar modelos inteligentes de clasificación capaces de predecir valores desconocidos dentro de un grupo establecido, y relacionarlos con uno o varios módulos fotovoltaicos que se adapten a las condiciones de temperatura e irradiación. Finalmente, se desarrolla una interfaz web que permite a los usuarios interactuar con el modelo inteligente y obtener resultados de los paneles que mejor se adaptan según sean sus condiciones iniciales de temperatura e irradiación, y observar las características relevantes de dichos resultados
dc.description.provenance Submitted by Manuel Manjarres (manuelmanjarresar@unimagdalena.edu.co) on 2022-11-30T19:33:06Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 2 informeFinal-2.pdf: 4065717 bytes, checksum: bf6d39921e77cf7ddc649a8d7a845669 (MD5) BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado (1).pdf: 57642 bytes, checksum: 29a5262b1207d3e351eb8eea662f4544 (MD5) en
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dc.format text
dc.identifier.uri https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/8932
dc.language.iso es
dc.publisher Universidad del Magdalena
dc.publisher.department Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program Ingeniería Electrónica
dc.rights.cc Acceso Abierto
dc.subject Web scraping
dc.subject Ingeniería de características
dc.subject Módulos fotovoltaicos
dc.subject Machine learning
dc.subject Energias limpias
dc.title Sistema para la selección de módulos fotovoltaicos comercializados en Colombia basado en la comparación de datos ambientales e información técnica proporcionada por los fabricantes
dc.type bachelorThesis
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