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itm electricidad 1810Oscar Lobato Nostroza, estudiante de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica del Instituto Tecnológico de Morelia (ITM), realiza una estancia de investigación en el Instituto Nacional de Telecomunicações de Brasil (INATEL), a fin de conocer diferentes técnicas en redes neuronales artificiales y aplicarlas en el áreas de energías renovables.

El proyecto lleva por título “Modelo de Previsión a Mediano-plazo para un Sistema Fotovoltaico Basado en Redes Neuronales” y es asesorado por el Investigador del INATEL, Yvo Marcelo Chiaradia Masselli, y aunque las redes son utilizadas en diferentes aplicaciones, lo innovador será destinarla para la optimización energética a través de los paneles solares.

Durante la estancia con duración de tres meses en la ciudad de Santa Rita Do Sapucaí, conocido como El Valle de la Electrónica, donde se inauguró la primera escuela de electrónica en Latinoamérica, Lobato Nostroza aplicará y reforzará conocimientos adquiridos en semestres pasados en inteligencia artificial y debido a que en dicho país tienen mayor experiencia en el uso de redes neuronales, aprenderá nuevas técnicas a fin de utilizar los paneles solares con mayor eficiencia.

El estudiante explicó que en México, cerca del 30 por ciento de la energía eléctrica que consume en el país es importada; y actualmente ese porcentaje se trata de compensar a través del uso de energías renovables como la eólica, hidroeléctrica y la solar; sin embargo, una desventaja que tiene la generación fotovoltaica radica es la dependencia directa de las condiciones climatológicas y de la radiación solar; es decir, son intermitentes y por ello se requiere eficientar la producción, planificando con antelación, qué porcentaje de esta energía se puede producir durante un determinado tiempo.

Aunque existen muchas técnicas para prever la cantidad de energía generada,  el proyecto que es realizado por el estudiante del ITM, parte con la creación de un sistema prototipo que monitorea variables como la iluminación del día, la humedad y parámetros de salida del panel, estos  alimentarán a las redes neuronales artificiales los cual se cree permitirán conocer con antelación cuánta energía es posible obtener en las próximas 24 a 48 horas.

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