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dc.contributor.authorGonzález-Montoya, Daniel
dc.contributor.authorRamos-Paja, Carlos A.
dc.contributor.authorBolaños-Martínez, Freddy
dc.contributor.authorRamírez-Quiroz, Fabio
dc.contributor.authorCamarillo-Peñaranda, Juan R.
dc.contributor.authorTrejos-Grisales, Adriana
dc.date.accessioned2019-07-18T14:13:12Z
dc.date.accessioned2019-08-22T13:53:38Z
dc.date.available2019-07-18T14:13:12Z
dc.date.available2019-08-22T13:53:38Z
dc.date.issued2017-05-02
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/692
dc.identifier10.22430/22565337.692
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/1017
dc.description.abstractLa generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la autonomía del sistema. Este articulo propone un algoritmo de optimización, conocido como algoritmo de aprendizaje incremental basado en población, el cual tienen como objetivo maximizar la potencia producida por un generador fotovoltaico. Esta maximización reduce el consumo de hidrógeno combustible del sistema basado en hidrógeno. Adicionalmente, la velocidad de convergencia del algoritmo permite la computación en tiempo real de la mejor configuración para el sistema fotovoltaico, permitiendo una optimización dinámica del consumo de hidrógeno de la celda de combustible. Finalmente, se presenta una validación experimental del sistema considerando 6 paneles fotovoltaicos y una celda de combustible NEXA de 1.2 KW. Esta validación, demuestra la efectividad del algoritmo propuesto para la reducción del consumo de hidrógeno en este tipo de sistemas híbridos.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/692/674
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ESspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Vol 20 No 39 (2017); 83-97eng
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 20 Núm. 39 (2017); 83-97spa
dc.subjectCelda de combustiblespa
dc.subjectreconfiguración sistemas fotovoltaicosspa
dc.subjectgeneración híbridaspa
dc.subjectaprendizaje incremental basado en poblaciónspa
dc.titleReconfiguración de paneles fotovoltaicos para reducción del consumo de hidrógeno en las celdas de combustible de sistemas híbridosspa
dc.title.alternativeReconfiguration of photovoltaic panels for reducing the hydrogen consumption in fuel cells of hybrid systems
dc.subject.keywordsfuel celleng
dc.subject.keywordsreconfiguration of photovoltaic systemseng
dc.subject.keywordshybrid generationeng
dc.subject.keywordspopulationbased incremental learningeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Paperseng
dc.typeArtículos de investigaciónspa
dc.relation.ispartofjournalTecnoLógicas
dc.description.abstractenglishHybrid generation combines advantages from fuel cell systems with non-predictable generation approaches, such as photovoltaic and wind generators. In such hybrid systems, it is desirable to minimize as much as possible the fuel consumption, for the sake of reducing costs and increasing the system autonomy. This paper proposes an optimization algorithm, referred to as population-based incremental learning, in order to maximize the produced power of a photovoltaic generator. This maximization reduces the fuel consumption in the hybrid aggregation. Moreover, the algorithm's speed enables the real-time computation of the best configuration for the photovoltaic system, which also optimizes the fuel consumption in the complementary fuel cell system. Finally, a system experimental validation is presented considering 6 photovoltaic modules and a NEXA 1.2KW fuel cell. Such a validation demonstrates the effectiveness of the proposed algorithm to reduce the hydrogen consumption in these hybrid systems.eng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501


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