Estudios recientes sobre el sistema de captación de energía para nodos sísmicos muestran que, en la mayoría de los casos, una sola fuente de energía alimenta el sistema sísmico y falla con mayor frecuencia. La mayor preocupación es el limitado ciclo de vida de la batería y su elevado coste rutinario. La simplicidad y la inexperiencia han provocado un infradimensionamiento o sobredimensionamiento intermitente del sistema. Es necesario optimizar las limitaciones de las células solares. La hibridación de la batería de plomo y el supercondensador permite reducir el estrés de la batería y aumentar su vida útil. Se aplica un modelo de red neuronal artificial para resolver las rápidas variaciones de entrada en el módulo fotovoltaico. El mejor rendimiento se alcanzó en la época de 117 y el error cuadrático medio de 1,1176e-6 con valores de regresión de entrenamiento, prueba y validación de 0,99647, 0,99724 y 0,99534, respectivamente. El artículo presenta simulaciones del nodo sísmico de Nsukka como caso de estudio y para profundizar en la comprensión del sistema. Las contribuciones significativas del estudio son (1) la identificación de las consideraciones del sistema fotovoltaico en un nodo sísmico remoto típico a través del transductor de energía y el modelado de almacenamiento, (2) el dimensionamiento óptimo del módulo fotovoltaico y la batería de plomo-ácido y, por último, (3) la hibridación de los sistemas de almacenamiento de energía (la batería y el supercondensador) para permitir que el sistema de recolección de energía maximice la irradiancia ambiental disponible. Los resultados muestran que el modelo de red neuronal proporcionó una energía eficiente con ciclos de trabajo a través del convertidor y relativamente menos complejos, mientras que el supercondensador complementó a la batería de plomo-ácido y proporcionó una eficiencia global de alrededor del 75%.
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