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ENE2014-56126-C2-2-R

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APRENDIZAJE Y OPTIMIZACION EVOLUTIVA PARA PREDICCION E INTEGRACION DE RADIACION...

APRENDIZAJE Y OPTIMIZACION EVOLUTIVA PARA PREDICCION E INTEGRACION DE RADIACION SOLAR LA TEMATICA PRINCIPAL DEL SUBPROYECTO ES LA INVESTIGACION Y APLICACION DE METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y OPTIMIZACION EVOLUTIVA PARA LA PREDICCION DE RADIACION SOLAR (TANTO GHI COMO DNI), EN PRIMER LUGAR, SE APLICARAN DIFEREN... ver más

01/01/2014

UC3M

129K€

Presupuesto del proyecto: 129K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 129K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA TEMATICA PRINCIPAL DEL SUBPROYECTO ES LA INVESTIGACION Y APLICACION DE METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y OPTIMIZACION EVOLUTIVA PARA LA PREDICCION DE RADIACION SOLAR (TANTO GHI COMO DNI), EN PRIMER LUGAR, SE APLICARAN DIFERENTES TECNICAS DE CLASIFICACION Y COMPUTACION EVOLUTIVA PARA LA CLASIFICACION AUTOMATICA DE NUBES DENTRO DE UNA TAREA MAS GLOBAL QUE ES LA PREDICCION BASADA EN CAMARA DE NUBES, Y CON EL OBJETIVO DE MEJORAR DICHA PREDICCION, EN SEGUNDO LUGAR, SE APLICARAN TAMBIEN TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y COMPUTACION EVOLUTIVA PARA CONSTRUIR MODELOS QUE INTEGREN PREDICCIONES DE DIVERSAS FUENTES (IMAGENES DE CAMARA DE NUBES, IMAGENES DE SATELITE, MODELOS METEOROLOGICOS NUMERICOS) PARA OBTENER MEJORES PREDICCIONES EN UN AMPLIO RANGO DE HORIZONTES TEMPORALES, DESDE MINUTOS A UN MES, LA IMPORTANCIA QUE EL INTEGRADOR LE DE A CADA FUENTE DEBERIA DEPENDER NO SOLO DEL HORIZONTE TEMPORAL SINO DE OTRAS VARIABLES RELEVANTES, QUE DEBERIAN SER IDENTIFICADAS AUTOMATICAMENTE AUNQUE SE CONSIDERARA LA INCLUSION DE CONOCIMIENTO EXPERTO, EL MODELO INTEGRADOR SE CONSTRUIRA CON DATOS RECOPILADOS EN LA PLANTA SOLAR Y POR EL GRUPO DE UJAEN DURANTE EL CURSO DEL PROYECTO, EN TERCER LUGAR, SE PRETENDE DESARROLLAR METODOS QUE ESTIMEN LA INCERTIDUMBRE DE LA PREDICCION DE LA RADIACION, ESTA CUESTION, QUE HA COMENZADO A RECIBIR ATENCION EN ENERGIAS RENOVABLES EN LOS ULTIMOS AÑOS, SE ABORDARA MEDIANTE LA OPTIMIZACION EVOLUTIVA DE MODELOS QUE DEVUELVAN INTERVALOS DE PREDICCION CONDICIONADOS A VARIABLES RELEVANTES, SE CONSIDERARAN TECNICAS EVOLUTIVAS MONO Y MULTI-OBJETIVO, POR ULTIMO, SE APLICARA APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA CONSTRUIR, EN CONJUNCION CON UN MODELO FISICO DESARROLLADO EN EL OTRO SUBPROYECTO, LA FUNCION DE TRANSFERENCIA DE RADIACION A PRODUCCION ELECTRICA, LAS CUESTIONES ANTERIORES SE ESTUDIARAN EN PLANTAS DE TIPO FOTOVOLTAICA Y TERMOSOLAR, TODOS LOS RESULTADOS SERAN EVALUADOS DE MANERA RIGUROSA CON CONJUNTOS DE DATOS INDEPENDIENTES RECOPILADOS EN EL OTRO SUBPROYECTO,LOS RESULTADOS CONSEGUIDOS CON LA EJECUCION DE ESTE SUBPROYECTO EN EL CONTEXTO DEL PROYECTO COORDINADO, PUEDE SUPONER UN AVANCE IMPORTANTE EN LAS TECNICAS DE PREDICCION DE LA RADIACION SOLAR, MEJORANDO ASI EL APROVECHAMIENTO QUE LA SOCIEDAD PUEDE HACER DE DICHOS AVANCES, PREDICCIÓN\RADIACIÓN SOLAR\ENERGÍA SOLAR\PREDICCIÓN PROBABILÍSTICA\MODELOS HÍBRIDOS\CLASIFICACIÓN\APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\COMPUTACIÓN EVOLUTIVA

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