Actividades realizadas con el programa Paint en el C.P. "Santa Vicenta María" de Cascante (Navarra) por los alumnos/as de 5 años. Profesora Mª Lourdes Raso.
Presentado en el curso Rincòn del Ordenador del Cap de Tudela.
Actividades realizadas con el programa Paint en el C.P. "Santa Vicenta María" de Cascante (Navarra) por los alumnos/as de 5 años. Profesora Mª Lourdes Raso.
Presentado en el curso Rincòn del Ordenador del Cap de Tudela.
FORECASTING OF RENEWABLE ENERGY PRODUCTION BY USING GENETIC ALGORITHM (GA) FO...u772020
My topic of thesis is about constructing prediction model of wind energy and solar energy by artificial neural network with genetic algorithm.
Because the electricity price in Nordic area is determined in advance, it is beneficial to construct prediction model for renewable energy. With the mentioned prediction model, we can construct hybrid system (wind energy and solar energy) to produce hydrogen. Then the fuel cell can produce electricity and connect to the network by using the constructed prediction model. In our prediction model, the critical parameters like 10 minutes average wind speed and deviation for wind energy could be used as historical data to train to artificial neural network (ANN). We also hope to utilize genetic algorithm (GA) to speed up the ANN training and hybrid system scale design.
FORECASTING OF RENEWABLE ENERGY PRODUCTION BY USING GENETIC ALGORITHM (GA) FO...u772020
My topic of thesis is about constructing prediction model of wind energy and solar energy by artificial neural network with genetic algorithm.
Because the electricity price in Nordic area is determined in advance, it is beneficial to construct prediction model for renewable energy. With the mentioned prediction model, we can construct hybrid system (wind energy and solar energy) to produce hydrogen. Then the fuel cell can produce electricity and connect to the network by using the constructed prediction model. In our prediction model, the critical parameters like 10 minutes average wind speed and deviation for wind energy could be used as historical data to train to artificial neural network (ANN). We also hope to utilize genetic algorithm (GA) to speed up the ANN training and hybrid system scale design.
Índigo Energía e Industria No. 16 |Tradicionalmente, las estaciones de servicio han sido vistas sólo como puntos de suministro de combustible para vehículos. Sin embargo, en la actualidad, estos espacios experimentan una transformación significativa hacia la sostenibilidad y la incorporación de tecnologías verdes.
En este ejemplar también encontrarás:
#Entrevistas
Ignacio Contreras Andrade, director del área oil and gas de Vicer
Carlos León Martín, presidente de Onexpo Puebla
Oscar Del Cueto, presidente de CPKC México.
José Luis del Corral, vp ejecutivo de STRACON y director de operaciones en Dumas.
#Opinión
Dra. Alicia Zazueta Payán, presidenta de la AMPES
Dr. Leonardo Ramos, subgerente operativo de anteproyectos hidroeléctricos de la CFE
Por Julio Zugasti, asociado senior de Hogan Lovells
Coberturas
BYD SHARK: potente, eficiente y amigable con el medio ambiente
IV Foro de Biogás fomentan el uso de Biometano
Takeda celebra 60 años de presencia en México con inauguración del ICC
AMID presenta decálogo para mejorar la salud y la economía de México
#Noticias
CFE adquiere crédito para desarrollar la primera central solar flotante de Latam
Sempra Infraestructura dona 7 mdp a la Cruz Roja Mexicana
Histórica multa de COFECE a gasolineras
Mantenimiento garantiza el óptimo funcionamiento de estaciones de servicio: Petrogas
Destacada participación de AMPES en UNITI Expo 2024
Gilbarco mostrará equipos y soluciones en los GVR Tech Days
Milei baja su imagen en catorce provinciasEconomis
El último estudio de la consultora CB revela que el presidente Javier Milei comenzó a mostrar flancos en su imagen positiva. Su aceptación bajó en catorce de las 24 provincias comparado al mes de Mayo. La mayor imagen positiva la encuentra éste mes en Córdoba (64.8%), mientras que la imagen más baja la obtiene en Santiago del Estero (41.5%). El distrito donde más cayó comparado a la medición anterior fue Buenos Aires (-3.5%) y donde más creció fue Córdoba (+2.9%).
