Prototype of automatic solar tracker with neural network to maximize photovoltaic energy
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14193910Keywords:
solar, tracker, neural, network, microcontrollerAbstract
This article presents the development and optimization of a prototype of an automatic solar tracker that uses a neural network to maximize the capture of photovoltaic energy. The system integrates sensor technologies and an advanced control algorithm implemented in an Arduino microcontroller, allowing dynamic adjustment of the orientation of the solar panels in two axes to make the most of solar radiation. The results show 97.5% of the variability of the output data, which indicates a high predictive capacity of the system. This demonstrates the potential of the developed prototype to significantly increase the efficiency of solar energy collection compared to conventional systems.
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