Estimativa da irradiado direta na incidencia normal usando redes neurais artificiais e comparado com modelos estatísticos

Autores/as

  • C. M. Dos Santos
  • J. F. Escobedo
  • S. H. M. G. da Silva
  • T. J. Rossi
  • M. B. P. da Silva

Resumen

A irradiado direta na incidencia normal (Hb) foi estimada utilizando Redes Neurais Artificiáis (ANN2) para urna base de dados medida do período de 1996 a 2008 em Botucatu- Brasil, regiao com influencia de queimadas agrícolas. A rede utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP), com o algoritmo de aprendizado backpropagation e termo momentum. A ANN2 foi comparada com um modelo estatístico de ajuste local (ME4) e dois modelos selecionados na literatura (ME5 e ME6). A variável de entrada foi o kt (transmissividade atmosférica da irradiado global). Os modelos foram avahados por meio dos indicativos estatísticos: Mean Bias Error (MBE,MJm-2), Relative Mean Bias Error (rMBE,%),  Root Mean  Square Error (RMSE,MJm‘2),  Relative Root Mean  Square Error (rRMSE,%) e d de Willmott. O desempenho de ANN2 é melhor que dos modelos estatísticos. A estimativa com ANN2 resultou: rRMSE=16,519% e d=0,980. O ME4 estimou com rRMSE=20,l30% e d=0,971. Os ME5 e ME6 tiveram desempenho inferior ao ME4. O modelo ANN2 é recomendado como a primeira escolha para estimativa de Hb, seguido do modelo ME4.

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Cómo citar

Dos Santos, C. M., Escobedo, J. F., da Silva, S. H. M. G., Rossi, T. J., & da Silva, M. B. P. (2021). Estimativa da irradiado direta na incidencia normal usando redes neurais artificiais e comparado com modelos estatísticos. Avances En Energías Renovables Y Medio Ambiente - AVERMA, 19, 25–35. Recuperado a partir de https://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1844

Número

Sección

8. Evaluación energética, instrumentación y materiales usados en energías renovables, modelización y simulación