Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) tienen potencial para hacer mejor, más rápido y más práctica las predicciones que cualquiera de los métodos tradicionales.
Soft computing
Numerosos ejercicios mentales humanos como realizar cálculos matemáticos, pensamiento lógico, comprensión de un dialecto e incluso conducir un automóvil requiere “inteligencia”. Con el pasar de las décadas, se han ensamblado algunos marcos de PC que pueden realizar tareas complejas. Existen marcos de máquinas que pueden diagnosticar enfermedades, organizar la combinación de mezclas sintéticas naturales complejas, calcular ecuaciones matemáticas diferenciales en una estructura simbólica, diseccionar circuitos electrónicos, comprender las limitaciones de los problemas o componer proyectos de mini PC para cumplir con los requisitos formales.
Tales frameworks poseen cierto nivel de Soft Computing. Muchos de los arriba mencionados trabajos inteligentes han sido desarrollandos en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Muchos proyectos IA son verdaderamente complejos y
Estos marcos poseen un cierto nivel de computación blanda. La mayor parte del trabajo inteligente mencionado anteriormente se ha realizado en el campo denominado Soft computing (AI). Varios proyectos de IA son tareas complejas realmente desconcertantes y dominar su naturaleza multifacética es un objetivo de investigación importante.
Este tipo de técnicas inteligentes se requieren en varias áreas y en este libro los autores proporcionan diferentes métodos de IA en aplicaciones de energía solar y eólica. Las disposiciones de energía solar incorporan la estimación de la radiación solar, calefacción solar, sistemas fotovoltaicos solares, modelos MPPT y muchos otros. Mientras que la energía eólica incluye cálculo del factor de potencia, control del ángulo de inclinación en turbinas eólicas y controladores MPPT. Los principales objetivos de la investigación de la IA son:
- Comprender la cognición humana.
- Reemplazar a los humanos en tareas que requieran inteligencia con automatización rentable (costo-eficiencia).
- Ampliación en la construcción de sistemas inteligentes rentables para ayudar a los humanos a pensar mejor y más rápido.
- Construcción de inteligencia sobrehumana que crea programas que superan la inteligencia humana.
- Resolución de amplia gama de problemas mediante el modelo general de resolución de problemas.
- Lograr un discurso coherente que se comunica con las personas mediante el lenguaje natural.
- Alcanzar la autonomía con sistemas inteligentes que actúan por iniciativa propia.
- Formación de un sistema capaz de recopilar datos propios.
- Almacenar información y saber cómo recuperarla.
Técnicas de Soft computing
Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) tienen potencial para hacer mejor, más rápido y más práctica las predicciones que cualquiera de los métodos tradicionales. La IA consta de varias ramas como las redes neuronales artificiales (RNA), lógica difusa (LD), Red adaptativa basada en Sistemas de Inferencia Difuso (ANFIS) y la minería de datos (DM).
Aplicaciones de Soft computing en energía solar
Las técnicas de Soft Computing (SC) han sido utilizadas por varios investigadores en aplicaciones para energía solar. En la siguiente tabla se muestra algunos ejemplos en el uso de (SC) aplicadas a energía solar.
El consumo de energía se puede predecir utilizando ANN en edificios solares y también en el modelado de generadores de vapor solares. La eficiencia de los colectores solares fotovoltaicos planos se puede estimar utilizando modelos ANN apropiados. La lógica difusa se aplica en sistemas de energía solar fotovoltaica, sistema de seguimiento solar, para predecir la radiación solar y en energía solar. Los controladores de lógica difusa se aplican para controlar el sistema solar de aire acondicionado, para el seguimiento del punto de máxima potencia y los controladores de carga. La combinación de redes neuronales y lógica difusa se aplica como sistemas ANFIS para predecir la radiación solar y la temperatura. Los sistemas ANFIS también se aplican para modelar el suministro de energía de los sistemas fotovoltaicos. Los algoritmos genéticos se utilizan como herramientas de optimización en sistemas basados en energía solar fotovoltaica en áreas como seguimiento solar, irradiación solar, identificación de parámetros en células solares y para el control de temperatura en sistemas solares de calentamiento de agua.
Fuente: Solar PV and Wind Energy Conversion Systems – An Introduction to Theory, Modeling with MATLAB/SIMULINK, and the Role of Soft Computing Techniques.
Engineer and researcher.
