Estimativa da fração transmitida da irradiação difusa horária por meio de modelo estátistico e rede neural do tipo regressão generalizada (GRNN)

Bassetto, E. L. and Escobedo, J. F. and Dal Pai, A. (2017) Estimativa da fração transmitida da irradiação difusa horária por meio de modelo estátistico e rede neural do tipo regressão generalizada (GRNN). Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 21 . pp. 27-37. ISSN 2314-1433

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Resumen

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.

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