Desarrollo de un módulo de gestión energética usando técnicas de inteligencia artificial para la alimentación continua de una aplicación de monitoreo ambiental a partir de paneles fotovoltaicos y baterías Li-ion.

El presente trabajo de titulación se centró en el desarrollo de un módulo de gestión energética usando técnicas de inteligencia artificial para la alimentación continua de una aplicación de monitoreo ambiental. Se realizó el análisis del estado de los sistemas de gestión energética que permita la recarga de baterías a partir de paneles fotovoltaicos, además se analizó los conceptos necesarios para la gestión energética. Para el diseño electrónico del módulo de gestión se empleó el software Matlab, en base a los requerimientos de consumo de la aplicación de monitoreo ambiental desarrollada para Agromakers para lo cual se dimensionó los paneles fotovoltaicos, banco de baterías, convertidor DC-DC y controlador DC-DC bidireccional. Las técnicas de inteligencia artificial permitieron implementar un sistema de control de lógica difusa para el módulo de gestión en el cual por medio de las variables de entrada ejecuta la toma de decisiones para gestionar la energía del banco de baterías y la energía generada de los paneles fotovoltaicos. A través del uso de la técnica Nowcasting se adquirió información de energía generada del panel fotovoltaico basado en una regresión lineal para la estimación de la energía generada en un inmediato corto plazo empleando la información histórica de una ventana de desplazamiento. Por medio de una aplicación generada en AppInventor con comunicación Bluetooth al módulo de gestión energético, se observó los datos actuales y estimados de generación. Se evaluó el funcionamiento del sistema implementado mediante simulación y experimentación, tanto en la parte de generación de energía fotovoltaica como la autonomía energética de la aplicación de monitoreo ambiental. Las pruebas dieron como resultado un error relativo de 10% en la Proyección de generación de energía con una autonomía de 5 días. Se recomienda considerar las condiciones climáticas y requerimientos de energía para dimensionar los equipos necesarios a implementar.

• Автор: Tapia Chicaiza, Alvaro Adrian (author)
• Формат: bachelorThesis
• Мова: spa
• Опубліковано: 2022
• Предмети: MÓDULO DE GESTIÓN ENERGÉTICA; SISTEMA FOTOVOLTAICO; HELIOFANÍA; REGRESIÓN LINEAL; MATLAB (SOFTWARE)
• Онлайн доступ: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21277