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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21277| Título : | 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. |
| Autor : | Tapia Chicaiza, Alvaro Adrian |
| Director(es): | Hernández Ambato, Jorge Luis |
| Tribunal (Tesis): | Paucar Samaniego, Jorge Luis |
| Palabras claves : | MÓDULO DE GESTIÓN ENERGÉTICA;SISTEMA FOTOVOLTAICO;HELIOFANÍA;REGRESIÓN LINEAL;MATLAB (SOFTWARE) |
| Fecha de publicación : | 11-feb-2022 |
| Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Citación : | Tapia Chicaiza, Alvaro Adrian. (2022). 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. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
| Identificador : | UDCTFIYE;108T0418 |
| Abstract : | The current graduate research project was aimed to develop an energy management module using artificial intelligence techniques for the continuous feeding of an environmental monitoring application. The analysis of the state of the energy management systems that allows the recharging of batteries from photovoltaic panels was carried out; in addition, the necessary concepts for energy management were analyzed. For the electronic design of the management module, Matlab software was used, based on the consumption requirements of the environmental monitoring application developed for Agromakers, for which the photovoltaic panels, battery bank, DC-DC converter, and bidirectional DC-DC controller were sized. The artificial intelligence techniques allowed the implementation of a fuzzy logic control system for the management module. Through the input variables, it executes the decision-making to manage the energy of the battery bank and the energy generated from the photovoltaic panels. Through the Nowcasting technique, information on the power generated from the photovoltaic panel was acquired based on linear regression to estimate the energy generated in an immediate short term using the historical data of a displacement window. The current and estimated generation data were observed through an application generated in AppInventor with Bluetooth communication to the energy management module. The operation of the implemented system was evaluated through simulation and experimentation, both in the part of photovoltaic energy generation and the energy autonomy of the environmental monitoring application. The tests resulted in a relative error of 10% in the Projection of power generation with an autonomy of 5 days. It is recommended to consider the weather conditions and energy requirements to size the necessary equipment to implement. |
| Resumen : | 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. |
| URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21277 |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización |
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