Active Sums I

Given a generating family F of subgroups of a group G, closed under conjugation and with partial order compatible with inclusion, a new group S can be constructed, taking into account the multiplication in the subgroups and their mutual actions given by conjugation. The group S is called the active sum of F, has G as a homomorph and is such that S/Z(S) ' G/Z(G), where Z denotes the center. The basic question we investigate in this paper is: when is the active sum S of the family F isomorphic to the group G? The conditions found to answer this question are often of a homological nature. We show that the following groups are active sums of cyclic subgroups: free groups, semidirect products of cyclic groups, Coxeter groups, Wirtinger approximations, groups of order p3 with p an odd prime, simple groups with trivial Schur multiplier, and special linear groups SLn(q) with a few exceptions. We show as well that every finite group G such that G/G0 is not cyclic is the active sum of proper normal subgroups

Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos

Se desarrolló un método para la obtención de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron parámetros físicos: corrientes de saturación y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo teórico. Se verificó el método midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a través del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos

Se desarrolló un método para la obtención de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron parámetros físicos: corrientes de saturación y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo teórico. Se verificó el método midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a través del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la temperatura máxima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica, en una dada ubicación, conociendo ciertos parámetros meteorológicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module´s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la temperatura máxima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica, en una dada ubicación, conociendo ciertos parámetros meteorológicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module´s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la temperatura máxima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica, en una dada ubicación, conociendo ciertos parámetros meteorológicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module´s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Determinación del ángulo óptimo de inclinación para la instalación de módulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales

Mediante el uso de redes neurales se calculó el ángulo óptimo y la energía mensual generada por módulos fotovoltaicos a partir de parámetros del clima. Se tomaron datos durante un año de la radiación incidente en el plano de los módulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorológicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofanía, temperatura, humedad relativa ambiente, presión atmosférica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logró una buena estimación de la energía generada por los módulos, su dependencia con el ángulo de inclinación y su temperatura máxima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, aún sin datos de la radiación solar directa y difusa, se puede evaluar la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica y definir el ángulo óptimo de instalación de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Determinación del ángulo óptimo de inclinación para la instalación de módulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales

Mediante el uso de redes neurales se calculó el ángulo óptimo y la energía mensual generada por módulos fotovoltaicos a partir de parámetros del clima. Se tomaron datos durante un año de la radiación incidente en el plano de los módulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorológicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofanía, temperatura, humedad relativa ambiente, presión atmosférica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logró una buena estimación de la energía generada por los módulos, su dependencia con el ángulo de inclinación y su temperatura máxima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, aún sin datos de la radiación solar directa y difusa, se puede evaluar la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica y definir el ángulo óptimo de instalación de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Determinación del ángulo óptimo de inclinación para la instalación de módulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales

Mediante el uso de redes neurales se calculó el ángulo óptimo y la energía mensual generada por módulos fotovoltaicos a partir de parámetros del clima. Se tomaron datos durante un año de la radiación incidente en el plano de los módulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorológicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofanía, temperatura, humedad relativa ambiente, presión atmosférica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logró una buena estimación de la energía generada por los módulos, su dependencia con el ángulo de inclinación y su temperatura máxima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, aún sin datos de la radiación solar directa y difusa, se puede evaluar la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica y definir el ángulo óptimo de instalación de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Categorical Models for a Semantically Linear Lambda-calculus

This paper is about a categorical approach to model a very simple Semantically Linear lambda calculus, named Sll-calculus. This is a core calculus underlying the programming language SlPCF. In particular, in this work, we introduce the notion of Sll-Category, which is able to describe a very large class of sound models of Sll-calculus. Sll-Category extends in the natural way Benton, Bierman, Hyland and de Paiva's Linear Category, in order to soundly interpret all the constructs of Sll-calculus. This category is general enough to catch interesting models in Scott Domains and Coherence Spaces