Predicción de la radiación solar utilizando redes neuronales para el dimensionamiento de plantas fotovoltaicas en la provincia de Pichincha.

The current research work is made, due to the increase in the renewable energies use for the electrical energy supplying, which allows to the take advantage the sun, as a solar energy inexhaustible source, so the project focuses on the solar radiation prediction for the photovoltaic plants sizing in the Pichincha province. For the effect, it is used a based approach on artificial neural networks, by considering three years solar radiation real data. Artificial neural networks are employed, due to their ability to learn from the real data behavior and characteristics. The methodology covers both descriptive and experimental approaches making programming and simulation tools use, by starting from a preprocessing process and data normalization to create training and validation sets. The prediction model implementation is carried by programming in free Python software, further, the got results are analyzed, through PVsyst and Homer Pro software use, validating the results, through the mean absolute error and by the matrix confusion and the graphics analysis. Getting as an answer, an annual energy generated 8594 MWh/year under the conditions taken in the current research work, thus demonstrating, which the solar radiation values prediction is viable for the photovoltaic plants sizing as a previous study for its implementation.El presente trabajo de investigación se realiza debido al incremento del uso de las energías renovables para el abastecimiento de la energía eléctrica la cual permite aprovechar el sol como fuente inagotable de energía fotovoltaica, por lo que el proyecto se enfoca en la predicción de la radiación solar para el dimensionamiento de plantas fotovoltaicas en la provincia de Pichincha. Para el efecto se utiliza un enfoque basado en redes neuronales artificiales, considerando los datos reales de tres años de radiación solar. Las redes neuronales artificiales son empleadas debido a su capacidad para aprender del comportamiento y características de datos reales. La metodología abarca tanto enfoques descriptivos como experimentales haciendo uso de herramientas de programación y simulación, a partir de un proceso de preprocesamiento y normalización de datos para crear conjuntos de entrenamiento y validación. La implementación del modelo de predicción se lleva a cabo mediante programación en el software libre Python, además los resultados obtenidos son analizados mediante el uso de los softwares PVsyst y Homer Pro, validando los resultados mediante el error medio absoluto y a través de la matriz de confusión y análisis de gráficos. Obteniendo como respuesta una energía generada anual de 8594 MWh/año bajo las condiciones tomadas en el presente trabajo de investigación, demostrando así que la predicción de valores de radiación solar es viable para el dimensionamiento de las plantas fotovoltaicas como un estudio previo para su implementación