Geração da irradiação solar diária, mediante redes neurais artificiais

Autores
Nunes de Siqueira, Adalberto; Tiba, Chigueru; Fraidenraich, Naum
Año de publicación
2006
Idioma
portugués
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Este estudo propõe a utilização das redes neurais artificiais (RNA) para gerar séries sintéticas da irradiação solar diária, utilizando séries temporais referentes a um conjunto de variáveis meteorológicas. Após a fase de treinamento, quando a rede aprende a influência de cada variável na irradiação, foi possível estimar a realização estocástica referente à série temporal experimental da irradiação em um outro período utilizando as demais variáveis disponíveis. Os dados utilizados foram coletados entre janeiro de 2000 e dezembro de 2005 na localidade de Ilha Solteira, São Paulo. Os resultados, referentes às estimativas para 2005, demonstraram um bom desempenho das RNA com ou sem a utilização de horas de insolação experimental como entrada. No primeiro caso as estimativas obtidas para os valores diários de 11meses apresentaram um RMSE, em relação à média mensal, ≤ 16.0% sendo que destes 9 meses resultaram RMSE ≤ 12.2%. No segundo caso os 11meses apresentaram um RMSE ≤ 19.5% sendo que 6 meses com RMSE ≤ 15,6%. Obteve-se ainda, os RMSE relativos aos valores médios mensais da irradiação solar de 4.3%, com dados de insolação, e 5.9% somente com a insolação teórica.
This study proposes the use of artificial neural networks (ANN) to generate a synthetic series of daily solar irradiation, by using a temporal series in regard to a group of meteorological variables. After training phase, when the network learns how to influence each variable in the irradiation, it was possible to estimate the stochastic allocation in regard to an experimental temporal series of irradiation in another period by using the other available variables. The data used were colleted between January, 2000 and December, 2005 in the locality of Ilha Solteira, São Paulo. The results, referring to the estimates for 2005, demonstrate a good performance of the ANN with or without the use of experimental isolation hours as input. In the first case the estimates obtained for daily values over 11 months presented a RMSE, in relation to the monthly mean of, ≤ 16.0% being that those for 9 months resulted in a RMSE of ≤ 12.2%. In the second case the 11 months presented a RMSE of ≤ 19.5% being that for 06 months there was a RMSE of ≤ 15.6%. Still the RMSE were obtained relative to monthly mean solar irradiation values of 4.3%, with isolation data, and 5.9% only with theoretic isolation.
Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES)
Materia
Ingeniería
Radiación solar
Clima
redes neuronales artificiales
irradiación solar diaria
series temporales sintéticas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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This study proposes the use of artificial neural networks (ANN) to generate a synthetic series of daily solar irradiation, by using a temporal series in regard to a group of meteorological variables. After training phase, when the network learns how to influence each variable in the irradiation, it was possible to estimate the stochastic allocation in regard to an experimental temporal series of irradiation in another period by using the other available variables. The data used were colleted between January, 2000 and December, 2005 in the locality of Ilha Solteira, São Paulo. The results, referring to the estimates for 2005, demonstrate a good performance of the ANN with or without the use of experimental isolation hours as input. In the first case the estimates obtained for daily values over 11 months presented a RMSE, in relation to the monthly mean of, ≤ 16.0% being that those for 9 months resulted in a RMSE of ≤ 12.2%. In the second case the 11 months presented a RMSE of ≤ 19.5% being that for 06 months there was a RMSE of ≤ 15.6%. Still the RMSE were obtained relative to monthly mean solar irradiation values of 4.3%, with isolation data, and 5.9% only with theoretic isolation.
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