Predicción de radiación solar en sistemas fotovoltaicos utilizando técnicas de aprendizaje automático

Autor: Luis Eduardo Ordoñez-Palacios, Daniel Andrés León-Vargas, M.Sc., Víctor Andrés Bucheli-Guerrero, Ph. D., Hugo Armando Ordoñez-Eraso, Ph. D.
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Facultad de Ingeniería, Vol 29, Iss 54, Pp e11751-e11751 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0121-1129
2357-5328
01211129
DOI: 10.19053/01211129.v29.n54.2020.11751
Popis: La estimación de la radiación solar es fundamental para quienes participan en la planificación de granjas de energía solar, ya sean aisladas o conectadas a las redes de distribución eléctrica. Esto para el aprovechamiento de las fuentes de energía renovables, reducir el impacto producido por el cambio climático, e incrementar los índices de cobertura en el servicio eléctrico. De igual manera, el número de estaciones de medición existentes es insuficiente para cubrir toda la geografía de una región, y muchas de ellas no están capturando datos de radiación solar. Por consiguiente, es importante hacer uso de modelos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial que permitan predecir la radiación solar a partir de datos meteorológicos disponibles. En este trabajo se utilizaron conjuntos de datos tomados de estaciones de medición ubicadas en las ciudades de Cali y Villavicencio, además de un conjunto de datos generado por la API World Weather Online para la ciudad de Mocoa. La razón fue realizar estimaciones de radiación solar utilizando distintas técnicas de aprendizaje automático para regresión y clasificación; el principal objetivo fue evaluar su desempeño. Aunque en la mayoría de los trabajos relacionados los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo para la predicción de la radiación solar, este estudio demostró que, si bien las redes neuronales artificiales son la técnica más utilizada, otros algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest, Máquinas de Soporte Vectorial y AdaBoost también proporcionan estimaciones con suficiente precisión para ser utilizados en este campo de estudio.
Databáze: Directory of Open Access Journals
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