Modelado e impresión 3D de mecanismo cruz de Malta como práctica de extensión - Lopresti, Laura Andrea (2023)
La estimación precisa de la irradiancia global horizontal (GHI) es fundamental para evaluar el recurso solar, especialmente en regiones con escasas mediciones terrestres. Este estudio evalúa el desempeño de tres modelos de aprendizaje automático—Regresión Lineal Simple (SLR), Extreme Gradient Boosting (XGB) y Perceptrón Multicapa (MLP)—para la adaptación al sitio de datos de GHI obtenidos por satélite en cinco ubicaciones del noroeste argentino. Se utilizaron dos productos satelitales, CAMS y LSA-SAF, como datos de entrada. Los modelos se evaluaron mediante métricas estándar (MBE, MAE, RMSE) y análisis de residuos. Los resultados indican que los datos de LSA-SAF generaron errores menores, especialmente en sitios de gran altitud. Aunque modelos complejos como MLP y XGB mejoraron levemente la precisión en algunos casos, SLR logró resultados comparables con mayor robustez. El análisis también evidenció sesgos sistemáticos y efectos de discretización en modelos basados enárboles. Estos hallazgos sugieren que, dadas las condiciones actuales de los datos, modelos simples pueden ofrecer un desempeño confiable. Mejoras significativas podrían lograrse mediante la incorporación de variables meteorológicas adicionales y datos de mayor calidad.