Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22168
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dc.contributor.advisorCortéz Galindo, Hernán-
dc.contributor.authorLindo Pascual, Fernando Gustavo-
dc.creatorLindo Pascual, Fernando Gustavo-
dc.date.accessioned2022-05-27T22:55:29Z-
dc.date.available2022-05-27T22:55:29Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/22168-
dc.description.abstractEn la presente investigación se desarrolló una metodología estadística estocástica para la predicción anual de la generación de energía en una central solar fotovoltaica, para lo cual los datos de ingreso son: la irradiación solar, temperatura ambiente mensual promedio máximo y mínimo, características técnicas de paneles solares y coordenadas de la central solar; el caso de estudio de la presente investigación es la central solar Majes. Los datos fueron procesados mediante un modelo creado por el tesista en el Microsoft Excel y del software @risk, donde en este último se realizó la simulación Montecarlo; se propondrá una función de probabilidad para cada semana respecto de los datos meteorológicos de la base de datos, la cual será extraída de las páginas web de la: “NASA Prediction”, SENAMHI y COES. Los resultados obtenidos de la simulación son analizados, lo cual nos brindará resultados interesantes para la toma de decisiones de la construcción de una central solar en posterior.es
dc.description.abstractIn this research, a stochastic statistical methodology was developed for the annual prediction of energy generation in a photovoltaic solar power plant, for which the input data are: solar irradiation, maximum and minimum average monthly ambient temperature, technical characteristics of panels solar and coordinates of the solar power plant; The case study of the present investigation is the Majes solar power plant. The data were processed using a model created by the thesis student in Microsoft Excel and the @risk software, where the Montecarlo simulation was carried out in the latter; A probability function will be proposed for each week with respect to the meteorological data in the database, which will be extracted from the web pages of: "NASA Prediction", SENAMHI and COES. The results obtained from the simulation are analyzed, which will provide us with interesting results for decision-making on the construction of a solar power plant later.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectPredicción anuales
dc.subjectEnergía solares
dc.subjectMontecarloes
dc.subjectExceles
dc.subject@riskes
dc.titleAnálisis del riesgo de producción de energía en centrales solares fotovoltaicas basado en el modelo de simulación Montecarloes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico Electricistaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Mecánicaes
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánica-Eléctricaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.author.dni45878451-
renati.advisor.dni08624897-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline713076-
renati.jurorVera Ermitaño, Jorge-
renati.jurorEspinoza Paredes, Rafael Leonardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Mecánica y Electrica

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