{rfName}
Es

Indexado en

Licencia y uso

Citaciones

Altmetrics

Grant support

The Universidad de Valladolid supported this study with the predoctoral contracts of 2020, co-funded by Santander Bank. This work has been financed also by the Spanish Ministry of Science and Innovation, under project PID2020-113533RB-C33. The Universidad de Valladolid also supported this study with ERASMUS+ KA-107. Finally, we have to thank the MOVILIDAD DE DOCTORANDOS Y DOCTORANDAS UVa 2023 from the University of Valladolid.

Análisis de autorías institucional

Mateo-Romero, Hector FelipeAutor (correspondencia)

Compartir

11 de marzo de 2025
Publicaciones
>
Conferencia Publicada
No

Estimation of the Performance of Photovoltaic Cells by Means of an Adaptative Neural Fuzzy Inference Model

Publicado en:Communications in Computer and Information Science. 1938 174-188 - 2024-01-01 1938(), DOI: 10.1007/978-3-031-52517-9_12

Autores: Mateo-Romero, Hector Felipe; Carbono dela Rosa, Mario Eduardo; Hernandez-Callejo, Luis; Gonzalez-Rebollo, Miguel Angel; Cardenoso-Payo, Valentin; Alonso-Gomez, Victor; Martinez-Sacristan, Oscar; Gallardo-Saavedra, Sara

Afiliaciones

Univ Nacl Autonoma Mexico, Mexico City, DF, Mexico - Autor o Coautor
Univ Valladolid, Valladolid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This paper presents an Adaptive Neuro-fuzzy Inference System capable of predicting the output power of photovoltaic cells using their electroluminescence image and their IV curve. The input consists of 3 different features: the number of black pixels, grey pixels and white pixels. ANFIS combines the learning capabilities of Artificial Neural Networks with the comprehensible rules of Fuzzy Logic, being optimal for this problem, as demonstrated by the metrics of MAE of 0.064 and MSE of 0.009, which are better than the performance of other tested methods such as Support Vector Machines or Linear Regressor.

Palabras clave

AnfiAnfisElectroluminescenceFuzzy logicMachine learningPhotovoltaicSystems

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Communications in Computer and Information Science, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Computer Science (Miscellaneous), le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-08:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 13 (PlumX).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Mexico.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MATEO ROMERO, HECTOR FELIPE) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MATEO ROMERO, HECTOR FELIPE.