LEICI   25638
INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN ELECTRONICA, CONTROL Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Estimación de la radiación solar global diaria a través de modelos de redes neuronales artificiales
Autor/es:
JULISSA ATIA; CAPPELLETTI, MARCELO; LUCAS OLIVERA; OSIO, JORGE; DANIEL MARTÍN MORALES
Lugar:
San Francisco, Córdoba
Reunión:
Congreso; 8° Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2020); 2020
Institución organizadora:
Univ. Tecn. Nac. Facultad Regional San Francisco. Red de Informática/Sistemas de Información "RIISIC", del CONFEDI.
Resumen:
En este trabajo, 756 modelos diferentes de RNA parala estimación de la radiación solar diaria fueronanalizados, variando parámetros tales como eloptimizador, la función de activación, la cantidad deneuronas en la capa oculta y la tasa de aprendizaje. Parael entrenamiento y validación de los modelos fueron utilizados parámetros meteorológicos históricos conocidosde manera real y confiable, provenientes de tresestaciones meteorológicas ubicadas en la provincia deBuenos Aires. El mejor modelo obtenido, que estima elvalor de salida con el mínimo error, correspondió aloptimizador del descenso de gradiente estocástico (SGD),la función de activación Tangente Hiperbólica, con 44neuronas en la capa oculta, y considerando un valor detasa de aprendizaje de 0.001. Este modelo presentavalores de RMSE y de coeficiente de determinación de29.13 W/m2 y 0.91, respectivamente, valores comparablescon resultados presentados en artículos científicosinternacionales para el mismo optimizador SGD. Laimportancia de este estudio radica en el hecho que nosiempre es posible contar con datos experimentales de laradiación solar en los lugares de interés, y suconocimiento preciso es un factor clave en numerosasaplicaciones, entre ellas, en los sistemas fotovoltaicos yfototérmicos, en actividades agropecuarias, en laecología, en la hidrología y en el diseño arquitectónico,entre otras.