Previsão de irradiação solar no nordeste do Brasil empregando o modelo WRF ajustado por redes neurais artificiais (RNAs) - Francisco José Lopes de Lima (2015)
Este trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade de um modelo numérico regional de mesoescala, em representar o escoamento atmosférico da região Nordeste do Brasil (NEB), possibilitando seu uso para previsão de irradiação solar usando um refinamento estatístico para a redução dos erros sistemáticos inerente ao modelo de mesoescala. A motivação deste estudo decorre da importância da radiação solar como recurso vital para a manutenção da vida no planeta e para atividades humanas tais como agricultura e aproveitamento de energia. A intensidade da irradiação solar que incide sobre a superfície é de natureza variável, principalmente devido às nuvens e o ciclo diurno. Este trabalho se propôs a desenvolver uma metodologia para previsão de irradiação solar incidente para a região Nordeste do Brasil com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs), alimentadas por saídas do modelo WRF, visando reduzir as incertezas associadas à previsão de irradiação solar deste modelo. As variáveis de saída do modelo WRF, representando as condições atmosféricas previstas, foram empregadas como preditores em modelos de RNAs e Regressões Lineares Múltiplas (RLM). O método de análise de cluster foi utilizado para estabelecer regiões de características homogêneas sob o ponto de vista climatológico da irradiação solar. Os dados usados neste trabalho foram dados do INMET, para o período de sete anos de 2005 a 2011. Diversos experimentos foram realizados para ajuste e definição de preditores e simulação dos modelos de RNAs. Parâmetros de avaliação de erros, determinados frente aos dados observacionais de cada estação de coleta de dados em superfície foram calculados, permitindo a comparação de desempenho das RNA e RLM e da previsão de irradiação solar obtida diretamente do modelo WRF. Visando maximizar o ganho de desempenho sobre o modelo WRF e minimizar o número de variáveis, encontrou-se a melhor arquitetura e um grupo de 10 preditores, com o qual análises mais aprofundadas foram realizadas, incluindo avaliação de desempenho para o outono e primavera de 2011, período chuvoso e seco no NEB, principalmente no norte do NEB. Houve uma diferença significativa entre os modelos de RNA e RLM, mostrando que os modelos de RNAs foram superiores ao modelo RLM. Porém ambos os métodos promoveram redução do viés e do RMSE e aumento do coeficiente de correlação em comparação com as saídas de irradiação solar do WRF.