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http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/14370
| Título: | Predicción del voltaje y estado de carga de una batería de plomo-ácido con sistemas renovables: aplicación de un algoritmo genético probabilístico |
| Autor(es): | Rocha Henríquez, Francisco J. Méndez, Máximo González, Begoña Aguasca Colomo, Ricardo Miguel, Fabio M. Cacereño Ibáñez, Andrés |
| Fecha de publicación: | oct-2025 |
| Revista: | XXXVIII ENDIO - XXXVI EPIO 2025, Bahía Blanca |
| Resumen: | El trabajo propone el uso de un algoritmo genético probabilístico para mejorar los parámetros del modelo de Copetti aplicado a una batería de plomo-ácido en sistemas renovables. La mejora busca predecir con mayor precisión el voltaje y el estado de carga, contribuyendo al control y la gestión del almacenamiento energético. |
| URI: | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/14370 |
| Otros enlaces: | https://epio.org.ar/anales-de-los-encuentros/ |
| Aparece en las colecciones: | Objetos de conferencia |
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| 11_Predicción_del_voltaje_y_estado_de_carga_de_una_batería_de_plomo-ácido_con_sistemas_renovables_2025.pdf | Predicción_del_voltaje_y_estado_de_carga_de_una_batería_de_plomo-ácido_con_sistemas_renovables | 12,92 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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