Experimental measurement system and neural network model to simulate photovoltaic modules - Piliougine, Michel (UMA Editorial, 2019)
El objetivo de esta tesis es el desarrollo de una metodología de medida, caracterización y simulación de módulos fotovoltaicos que pueda ser de utilidad para los investigadores e ingenieros del campo de la tecnología solar fotovoltaica. Para la parte de medida se ha desarrollado un nuevo sistema de medida de curvas l-V para módulos fotovoltaicos. En la parte de caracterización y simulación, se ha propuesto un modelo basado en redes neuronales que permite extrapolar estas curvas a distintas condiciones reales de funcionamiento. El sistema de medida propuesto resuleve los problemas detectados en los métodos que se están utilizando en la actualidad. En concreto, y como más importante deficiencia a la que se da solución en esta tesis, está el problema de obtener los valores de los dos parámetros que configuran estas curvas, a saber, corriente y tensión, de manera simultánea. El sistema propuesto está basado en la utilización de una carga electrónica de cuatro cuadrantes y dos multimetros digitales sincronizados con un generador de ondas que crea una señal cuadrada para disparar ambos multímetros. Este método de sincronización asegura que las medidas de tensión y corriente se efectúan de manera simultánea: esto no se asegura con otros métodos previamente usados que utilizan una sincronización vía GPIB. Además, se hace una propuesta de utilizar esquemas XML para el formato de los datos registrados en laboratorios fotovoltaicos. Este formato puede contribuir a una estandarización de los datos que se utilizan para la caracterización de módulos fotovoltaicos por distintos laboratorios de medida. Esto facilitará el intercambio de información entre estos laboratorios.
Para la simulación de la curva l-V de los módulos fotovoltaicos se ha propuesto la utilización de un perceptrón multicapa. Se han evaluado cómo contribuyen a esta simulación distintos parámetros de entrada, como son el ángulo de incidencia, el Índice de transparencia atmosférico y la distribución espectral de la radiación. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 30 de septiembre 2011.
Keywords: Energía fotovoltaica - Simulación por ordenador; Redes neuronales (Informática); Inteligencia artificial; Simulación; Fotoelectricidad; Instrumentos electrónicos