Análisis de las series sintéticas de kt para una localidad, generadas con distintas bibliotecas de matrices de transición de Markov

• Autores: Aristegui, Rosana; Righini, Raúl; Taddei, Federico
• Año de publicación: 2011
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Exactas; Ingeniería; series sintéticas; matrices de transición de Markov; índice de claridad
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Se generan series sintéticas que brindan un año de valores diarios de índice de claridad (kt) para la localidad de Luján (Prov. de Bs. As.), utilizando valores medios mensuales históricos y cuatro bibliotecas de 10 matrices de transición de Markov. Estas matrices contienen la información de las probabilidades de transición de los valores diarios de una clase de kt a otra, en días consecutivos, de cuatro distintas bases de datos. Tres de estas bibliotecas fueron construidas dentro de este trabajo con distintas bases de datos de estaciones argentinas. La cuarta biblioteca corresponde a una base de localidades en el hemisferio norte y fue obtenida de la bibliografía. Se comparan estimadores estadísticos para las series generadas con las cuatro bibliotecas de matrices con el fin de evaluar cuáles de las bibliotecas generan las mejores series de datos de kt.
Synthetic time series for the daily values of the clearness index (kt) are generated for the town of Luján (Province of Buenos Aires, Argentina) for a whole year using historical monthly average values and four libraries of 10 Markov transition matrices. These arrays contain the information of the transition probabilities of the daily values of kt of one class to another on consecutive days, for four different databases. Three of these libraries were built for this work using databases corresponding to other Argentine stations. The fourth library corresponds to a database from the northern hemisphere and was obtained from the literature. Statistical estimators to the series generated with the four libraries matrices are compared to assess which of the libraries generated the best data sets for kt.
Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES)