ESTADO DEL ARTE PARA MÉTODOS DE PREVISIÓN EN EL PRONÓSTICO DE LA RADIACIÓN SOLAR EN CELDAS FOTOVOLTAICAS

Abstract

Los sistemas de energía solar y sus tecnologías relacionadas se han convertido en una fuente de energía verde utilizada a nivel mundial. Dados los costos de instalación altos, las bajas tasas de conversión de energía y los problemas de almacenamiento de las baterías, la energía solar aún no es una fuente de energía de aplicación en comparación con las fuentes de energía tradicionales. Sin embargo, el comportamiento de la energía solar es intermitente, lo que presenta una alta inestabilidad de los sistemas fotovoltaicos que suministran energía a la red. Actualmente se usan diferentes tipos de técnicas para poder predecir estos comportamientos, como el uso de técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales asociadas a la inteligencia artificial. A pesar de los desafíos, existen muchos estudios innovadores de nuevos materiales y métodos para mejorar la eficiencia de la transformación de la energía solar para mejorar la competitividad de la energía solar en el mercado. En el presente trabajo de se elaboró una revisión bibliográfica de diferentes publicaciones encontradas a través de herramientas de búsqueda y revistas indexadas, empleando palabras claves como aprendizaje automático y celdas fotovoltaicas.