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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorOchoa Correa, Danny Vinicio
dc.date.accessioned2025-02-03T14:46:49Z-
dc.date.available2025-02-03T14:46:49Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.isbn978-104027358-6, 978-103274214-4
dc.identifier.issn0000-0000
dc.identifier.urihttps://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45905-
dc.identifier.urihttps://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85214902618&doi=10.1201%2f9781003581246-6&origin=inward&txGid=5208f88580585cfe247b0fa266ac6544
dc.description.abstractAs the global demand for sustainable energy rises, accurately assessing the potential of solar energy becomes crucial. Photovoltaic systems, particularly those integrated into urban rooftops, offer a promising solution to address challenges associated with outdated energy grids and increasing fossil fuel costs. However, achieving the optimal placement of photovoltaic panels on rooftops remains challenging due to factors such as building morphology, location, and the surrounding environment. In this context, this chapter introduces the roof-solar methodology, designed to enhance the placement of photovoltaic panels in urban environments by avoiding shading and overlaps. Based on geographic information system technologies and three-dimensional models, this methodology provides precise estimates of photovoltaic energy generation potential. Key contributions of this work include a roof categorization model, the identification of suitable roofs for photovoltaic panel installation, as well as the optimal spatial distribution of these devices, and innovative assessment technologies. The practical application of this methodology in real urban environments confirms its utility for decision-making in the planning and development of solar energy systems. The results highlight a significant potential for photovoltaic energy generation in the studied urban area, with capacities reaching up to 343 kW. Furthermore, implementing photovoltaic systems on residential rooftops have proven to be an effective strategy in reducing CO2 emissions and addressing climate change, contributing to a cleaner and more sustainable energy matrix in urban settings.
dc.language.isoes_ES
dc.publisherUniversidad de Jaen
dc.sourceArtificial Intelligence and Machine Learning Applications for Sustainable Development
dc.subjectSolar energy
dc.subjectGeographic information system prominence percentile
dc.subjectPhotovoltaic system
dc.titleA new innovative methodology for photovoltaic integration on rooftops for cost reduction and reduced grid dependency
dc.typeCAPÍTULO DE LIBRO
dc.ucuenca.paginacion150-176
dc.ucuenca.idautor0105208128
dc.identifier.doi10.1201/9781003581246-6
dc.ucuenca.embargoend2090-12-31
dc.ucuenca.versionVersión publicada
dc.ucuenca.embargointerno2090-12-31
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio07 - Ingeniería, Industria y Construcción
dc.ucuenca.afiliacionOchoa, D., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.indicebibliograficoSCOPUS
dc.ucuenca.numerocitaciones0
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio2. Ingeniería y Tecnología
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico2.2 Ingenierias Eléctrica, Electrónica e Información
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado2.2.1 Ingeniería Eléctrica y Electrónica
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico071 - Ingeniería y Profesiones Afines
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado0713 - Electricidad y Energia
Aparece en las colecciones: Artículos

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