PREDICCIÓN Y MEJORA DE LA VELOCIDAD AI-POWERED EN AEROGENERADORES INVELOX
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La energía eólica es una alternativa sostenible y viable a los combustibles fósiles. Se ha desarrollado un novedoso diseño de alto rendimiento, I2NS2F(Integrated omni-directional Intake funnel, Natural fan, Straight diffuser, Splitter, and Flange), para aerogeneradores. Este diseño incluye un embudo de admisión, un ventilador natural, una sección de flujo, un divisor de salida y una brida. Se analizaron y optimizaron cuatro configuraciones utilizando MATLAB Simulink y Ansys Fluent.El diseño I2NS2Falcanzó una notable velocidad del viento de 53 m/s en la región de la turbina con una ve...
La energía eólica es una alternativa sostenible y viable a los combustibles fósiles. Se ha desarrollado un novedoso diseño de alto rendimiento, I2NS2F(Integrated omni-directional Intake funnel, Natural fan, Straight diffuser, Splitter, and Flange), para aerogeneradores. Este diseño incluye un embudo de admisión, un ventilador natural, una sección de flujo, un divisor de salida y una brida. Se analizaron y optimizaron cuatro configuraciones utilizando MATLAB Simulink y Ansys Fluent.El diseño I2NS2Falcanzó una notable velocidad del viento de 53 m/s en la región de la turbina con una velocidad de entrada de 5,5 m/s, superando a las demás configuraciones. Para abordar la naturaleza intermitente de la velocidad del viento, se implementó un modelo mejorado de aprendizaje profundo (DL) que utiliza memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM) optimizada con algoritmos Black Widow y Mayfly para la predicción de la velocidad. El modelo, validado mediante pruebas subsónicas en túnel de viento utilizando modelos en miniatura impresos en 3D, demostró una alta precisión, estableciendo su eficacia para la predicción de la velocidad del viento y la optimización de la potencia en aerogeneradores de tipo INVELOX.