Photovoltaic Potential Estimation by Means of Data Mining in Four Colombian Cities

Keywords: Clustering, Plant Factor, Micro-grids, Data Mining, Photovoltaic Potential

Abstract

This work analyzes the photovoltaic potential of four cities in Colombia—Bogotá, Cúcuta, Manizales, and Pasto—using information collected in situ and data mining strategies. The methodology of this study is based on clustering techniques implemented in MATLAB® software. Two comparison algorithms are presented: K-means, Fuzzy C-means, and an additional visualization algorithm, i.e., Principal Component Analysis (PCA), which supports results analysis. This article explores published studies regarding data mining and it describes the previously mentioned algorithms.  On the other hand, the most relevant results and discussion, which are related to the feasibility of implementation of micro-grids, are determined by calculating the Capacity Factor.

Author Biographies

Harrynson Ramírez-Murillo*, Universidad Antonio Nariño, Colombia

PhD en Ingeniería Electrónica, Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica (FIMEB), Universidad Antonio Nariño, Manizales-Colombia, harrynson.r@uan.edu.co

Carlos A. Torres-Pinzón, Universidad Santo Tomás, Colombia

PhD en Ingeniería Electrónica, Facultad de ingeniería Electrónica, Universidad Santo Tomás, Bogotá-Colombia, carlostorresp@usantotomas.edu.co

Edwin F. Forero-García, Universidad Santo Tomás, Colombia

MSc en ingeniería Electrónica, Facultad de ingeniería Electrónica, Universidad Santo Tomás, Bogotá-Colombia, edwinforero@usantotomas.edu.co

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How to Cite
[1]
U. S. T. Ramírez Murillo, C. A. Torres-Pinzón, and E. F. Forero-García, “Photovoltaic Potential Estimation by Means of Data Mining in Four Colombian Cities”, TecnoL., vol. 22, no. 46, pp. 77–97, Sep. 2019.

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Published
2019-09-20
Section
Research Papers

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