Modelo Machine Learning para la estimación de valores de radiación solar en superficie, basado en registros satelitales y estaciones actinométricas en el departamento de vichada zona rural del municipio de Puerto Carreño

dc.contributor.advisorGonzalez Veloza, John Fredy
dc.contributor.authorCano Perdomo, Pedro Miguel
dc.creator.emailpmcanop@libertadores.edu.cospa
dc.date.accessioned2021-08-03T16:12:29Z
dc.date.available2021-08-03T16:12:29Z
dc.date.created2021
dc.descriptionLas energías renovables han sido la nueva prioridad en las agendas de desarrollo político, económico y social a nivel mundial, Colombia no ha sido ajena a este cambio de paradigma en la generación de soluciones energéticas para las poblaciones más vulnerables. Debido a que Colombia tiene gran parte de su población no interconectada a la red nacional. Esta situación ha llevado a las poblaciones que carecen de estos servicios básicos, a buscar alternativas para suplir sus necesidades energéticas, buscando soluciones integrales que provean a estas áreas apartadas no interconectadas seguridad energética, alimenticia e hídrica. La importancia de tener valores precisos de radiación solar en superficie, en cualquier zona del país, es indispensable para múltiples disciplinas, sin embargo, existen pocos registros disponibles, debido a las grandes extensiones de tierra que posee el departamento de Vichada, y a la insuficiente cantidad de estaciones especializadas en la recolección de esta magnitud física. Colombia debido a su posición geográfica es una potencia en recursos naturales para la generación de energía, al estar ubicado en el ecuador, recibe gran cantidad de radiación solar durante todo el año, esta radiación es de vital importancia para la generación de energía fotovoltaica y energía térmica, que se han consolidado como una alternativa cada vez más fuerte para dar soluciones a problemas energéticos a lo largo y ancho del país.spa
dc.description.abstractRenewable energies have been the new priority in the political, economic and social development agendas worldwide. Colombia has not been immune to this paradigm shift in the generation of energy solutions for the most vulnerable populations. Due Colombia has a large part of its population not interconnected to the national network. This situation has led populations that lack these basic services to seek alternatives to meet their energy needs, seeking comprehensive solutions that provide these remote, non-interconnected areas with energy, food and water security. The importance of having precise values of solar radiation on the surface, in any area of the country, is essential for multiple disciplines, however, there are few records available, due to the large areas of land that the department of Vichada and the insufficient quantity of stations specialized in the collection of this physical magnitude. Colombia, due to its geographical position, is a powerhouse in natural resources for energy generation, being located on the equator, it receives a large amount of solar radiation throughout the year, this radiation is of vital importance for the generation of photovoltaic energy and energy thermal, which have established themselves as an increasingly strong alternative to provide solutions to energy problems throughout the countryspa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4136
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembRadiación solarspa
dc.subject.lembEnergía solarspa
dc.subject.lembTemperatura de la tierraspa
dc.subject.lembAnálisis de regresiónspa
dc.subject.proposalRadiación solarspa
dc.subject.proposalEnergías renovablesspa
dc.subject.proposalDesarrollo políticospa
dc.subject.proposalSoluciones energéticasspa
dc.titleModelo Machine Learning para la estimación de valores de radiación solar en superficie, basado en registros satelitales y estaciones actinométricas en el departamento de vichada zona rural del municipio de Puerto Carreñospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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