Previsão em curto prazo de índice de claridade utilizando redes neurais e variáveis sazonais

Este trabajo busca contribuir a la predicción de la radiación solar horaria en horizontes de hasta 12 horas adelante. Para ello, han sido empleadas Redes Neuronales (ANNs) del tipo Perceptron Multicapa. A su vez, dichas redes han empleado, como variables regresoras, datos horarios de Índice de Claridad (Kt) y variables determinísticas estacionales con el propósito de mejorar la comprensión en cuanto a las características de estacionalidad diaria y anual de la serie de Kt para un emplazamiento en Petrolina-PE-Brasil. El objetivo es comparar los resultados logrados con el empleo de dichas variables estacionales (que, entre otros aspectos, tienen características de variables difusas - fuzzy variables) con aquellos logrados por otros modelos reportados por diferentes autores como las mismas ANNs sin las variables estacionales, los Modelos Autoregresivos y la Persistencia. El error (nRMSD) del modelo final ha variado entre 17,8% y 25,7% para horizontes de predicción desde 1 hasta 12 horas adelante. Las ANNs han superado el desempeño de la Persistencia y del Modelo Autoregresivo. Se ha demostrado que el empleo de las variables estacionales ha mejorado las predicciones de Kt realizadas por las ANNs.This work aims to improve solar radiation forecast for horizons up to 12 hours ahead. In this sense, Neural Networks (ANN) of Multilayer Perceptron type were proposed, using as regressive variables, hourly clearness index (Kt) and seasonal deterministic variables, with the purpose of enhancing the understanding on the characteristics of daily and annual seasonal of Kt series for the city of Petrolina-PE-Brazil. The objective is to compare the results obtained with the use of such seasonal variables (which, among other aspects, have characteristics of fuzzy variables) with results of other models reported in the literature, such as ANNs without the use of seasonal variables, the Auto-Regressive Model and Persistence. The error (nRMSD) associated with the final model differs from 17.8% to 25.7% for horizons from 1 to 12 hours ahead. Neural networks surpassed the Persistence and the Autoregressive Model. It was proved that the use of the seasonal variables improved the results of Kt predictions using ANNs.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Procedimento objetivo para a garantia de qualidade de dados de radiação solar

Se propone un procedimiento objetivo para la garantía de calidad de los datos de irradiancia solar disponibles. El trabajo establece la unión de procedimientos ya difundidos en la literatura (filtros físicos y estadísticos) - juntamente con algunos ajustes propuestos - y la utilización de procedimientos inéditos (e.g. box whiskers o diagramas de caja) en lo que se refiere a la garantía de calidad de datos solarimétricos. Para la obtención de los resultados, fue aplicado el procedimiento a datos de la red SONDA, en las estaciones Petrolina - PE y Brasilia-DF. Las dos series temporales tuvieron menos de 10% de datos rechazados de irradiancia solar en sus componentes global, directa y difusa.In order to enable the use of reliable data, it is proposed an objective procedure for the quality assurance of solar radiation data. This work establishes the union of already diffused procedures in the literature (physical and statistical tests) – along with some adjustments – and the use of unpublished procedures in the quality assurance of solar radiation data (e.g. box whiskers). To obtain the results, the procedure was applied on data from the SONDA network, in stations located at Petrolina – PE and Brasília – DF, both at Brazil. All the time series had less than 10% of rejected solar radiation data.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES