Estimativa da fração transmitida da irradiação difusa horária por meio de modelo estátistico e rede neural do tipo regressão generalizada (GRNN) - Bassetto, E. L.; Escobedo, J. F.; Dal Pai, A. (Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente - AVERMA, 2020)
É proposto no trabalho dois modelos de estimativas para fração transmitida da irradiação difusa (Kd) em função da transmissividade da irradiação global (Kt) na partição horária: estatístico e a técnica de Redes Neurais Artificias do tipo Regressão Generalizada (GRNN). O primeiro, usando somente Kt como referência e o segundo, uma combinação de seis variáveis astronômicas e meteorológicas. A base dos dados, medida no período de 2000 a 2006, foi utilizada para a obtenção da equação estatística e no treinamento da rede GRNN nas combinações propostas. Na validação dos modelos, foram utilizadas duas bases de dados da irradiação solar difusa, denominadas de anos típico (AT) e atípico (AAT), ambas obtidas a partir da base de dados total de anos. A equação de estimativa foi obtida por regressão polinomial de 4° ordem com coeficiente de correlação r = 0,90. Na comparação entre a estimativa e a medida do modelo estatístico, obteve-se os indicativos estatísticos das duas condições de validação: rAT=0.90 e rAAT=0.89 ; rRMSEAT = 30.55% e rRMSEAAT = 27.97%, respectivamente. O desempenho da rede GRNN foi melhor nas combinações 2 a 6 em função da entrada de cada variável astronômica e meteorológica, obtendo-se os indicativos estatísticos rAT=0.92 e rAAT=0.91; rRMSEAT = 28.04% e rRMSEAAT = 26.00% para combinação 2, até os valores de rAT=0.99 e rAAT=0.99; rRMSEAT = 7.85% e rRMSEAAT = 8.21% para combinação 6, nas duas condições de validação, respectivamente. A comparação dos indicativos estatísticos mostram que a rede GRNN a partir da combinação 2 que tem Kt e a irradiação de topo (H0) como entrada, possui melhor desempenho que o modelo estatistico em estimar Kd.