Estimativa da irradiação solar global pelo método de Angstrom-Prescott e técnicas de aprendizado de máquinas

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Silva, Maurício Bruno Prado da [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Radiação solar; Angtrom-Prescott; Modelagem estatística; Solar radiation; Angstrom-Prescott; Statistical Modeling
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/137980

No presente trabalho é descrito o estudo comparativo de métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) nas partições diária (HGd) e mensal (HGm): geradas pela técnica de Angstrom-Prescott (A-P) e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados usada foi medida no período de 1996 a 2011, na Estação Solarimétrica em Botucatu. Por meio da regressão entre a transmissividade atmosférica (HG/HO) e razão de insolação (n/N), o modelo estatístico (A-P) foi determinado, obtendo equações lineares que permitem estimar HG com elevados coeficientes de determinação. As técnicas, MVS e RNA, foram treinadas na mesma arquitetura de A-P (modelo 1). As técnicas MVS e RNA foram treinadas ainda em mais 3 modelos com acréscimos, uma a uma, das variáveis temperatura do ar, precipitação e umidade relativa (modelos 2, 3 e 4). Os modelos foram validados usando uma base de dados de dois anos, denominadas de típico e atipico, por meio de correlações entre os valores estimados e medidos, indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott. Os indicativos estatísticos r das correlações mostraram que o modelo (A-P) pode estimar HG com elevados coeficientes de determinação nas duas condições de validação. Já indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott indicam que o modelo (A-P) pode ser utilizado na estimativa de HGd com exatidão e precisão. Os indicativos estatísticos obtidos pelos 4 modelos das técnicas MVSd e RNAd (diária) e MVSm e RNAm (mensal) podem ser utilizadas nas estimativas de HGd com elevadas correlações e com precisão e exatidão. Entre os modelos foram selecionadas por comparação entre os indicativo estatisticos as redes MVS4d e RNA4d (diária) e MVS1m e RNA1m (mensal). A comparação dos indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d de Willmott, r e R2 obtidos na validação entre os modelos (A-P), MVS e RNA mostrou que: a técnica MVS apresentou melhor resultado que o modelo estatístico de (A-P); esta técnica apresentou melhor resultado que a RNA; o modelo estatístico (A-P), apresentou no geral melhor resultado que a RNA.