ESTIMATIVA DA IRRADIAÇÃO SOLAR GLOBAL PELOS MODELOS DE HARGREAVES-SAMANI E APRENDIZADO DE MÁQUINA SVM E ANN EM BOTUCATU/SP/BRASIL

Angélica Castilho Paes, Maurício Bruno Prado da Silva, Eduardo Nardini Gomes, joão francisco escobedo, cicero manoel santos

Resumo


Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre dois métodos de estimativas da radiação solar global, modelo estatístico de Hargreaves-Samani (H-S) e os modelos de aprendizado de máquinas Artificial Neural Network (ANN) e Support Vector Machine (SVM), para três combinações de entradas de variáveis meteorológicas. Por meio dos valores dos indicativos estatísticos r, rMBE, rRMSE e d de Wilmott, obtidos na validação dos modelos, foi conclusivo que: a técnica SVM3 mostrou melhor desempenho que a rede ANN3 e do modelo estatístico (H-S) em estimar HG, enquanto que a técnica ANN3 possui desempenho superior ao modelo estatístico (H-S) em estimar HG.

Palavras-chave


Radiação solar, modelo Hargreaves-Samani (H-S), modelagem estatística; inteligência artificial, variáveis meteorológicas.

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