Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/22932
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorVelázquez Medina, Sergio Leandroes
dc.contributor.advisorCarta González, José Antonioes
dc.contributor.authorPortero Ajenjo, Uliseses
dc.contributor.otherDepartamento de Ingeniería Mecánicaes
dc.date.accessioned2017-08-01T02:31:02Z-
dc.date.accessioned2018-06-05T13:41:21Z-
dc.date.available2017-08-01T02:31:02Z-
dc.date.available2018-06-05T13:41:21Z-
dc.date.issued2016es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/22932-
dc.descriptionPrograma de doctorado: Ingeniería ambiental y desalinización.es
dc.description.abstractLa capacidad de mazimizar la contribución de la energía eólica, como fuente de generación de energía eléctrica no gestionable, a la demanda así como su integración en los mercados eléctricos, depende en gran medida del grado de predicción de la misma. Este hecho se hace aún más importante cuando se trata de sistemas eléctricos insulares débiles, como son los que se encuentran en el archipiélago canario, donde cada isla posee su propio sistema eléctrico insular aislado del resto de éstas y del sistema eléctrico peninsular.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.languagespaes
dc.rightsby-nc-ndes
dc.subject332205 Fuentes no convencionales de energíaes
dc.subject.otherPotencia eléctricaes
dc.subject.otherEnergía eólicaes
dc.subject.otherRedes neuronaleses
dc.titleDesarrollo de un modelo para la predicción de la potencia eléctrica de un parque eólico mediante el empleo de las redes neuronales artificialeses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.typeThesises
dc.compliance.driver1es
dc.contributor.departamentoDepartamento de Ingeniería Civiles
dc.identifier.absysnet736431es
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaes
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.type2Tesis doctorales
dc.identifier.matriculaTESIS-1375370es
dc.identifier.ulpgces
dc.contributor.programaTecnología Industriales
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.advisor.deptGIR Group for the Research on Renewable Energy Systems-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Ingeniería Electrónica y Automática-
crisitem.advisor.deptGIR Group for the Research on Renewable Energy Systems-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Ingeniería Mecánica-
Colección:Tesis doctoral
miniatura
Adobe PDF (9,99 MB)
Vista resumida

Visitas

114
actualizado el 04-feb-2023

Descargas

304
actualizado el 04-feb-2023

Google ScholarTM

Verifica


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.