PRONÓSTICO DE LA IRRADIACIÓN SOLAR HORARIA EN URUGUAY Y SUR DE BRASIL UTILIZANDO REDES NEURONALES RECURRENTES

Resumo

El aumento de la penetración de la energía solar fotovoltaica (PV) en las redes eléctricas requiere el uso de técnicas de pronóstico de la irradiación solar, tendientes a un despacho eficiente de la generación, optimizando costos y valorizando mejor los excedentes para exportación. En este trabajo evaluamos el desempeño del pronóstico de la irradiación solar a partir del empleo de Redes Neuronales Recurrentes (RNN) del tipo Long Short Term Memory (LSTM), para la región del Uruguay y Rio Grande do Sul (RS). Se aborda el pronóstico horario de irradiación solar hasta 6 horas en adelante. Se evalúa el desempeño de las RNN con distintas entradas, utilizando el índice de cielo claro (kc) en el primer modelo y agregando datos de reflectancia planetaria por satélite (ST) para el segundo modelo. Se encontró, para la predicción de 1 a 6 horas, un rRMSD promedio en la región que varía entre 20,1 % y 39,2 % para el modelo con kc y entre 18,6 % y 39,0 % para el modelo con kc y ST. Se observa que incluir la información satelital mejora el desempeño del pronóstico sólo hasta 3 horas en adelante. Esta limitación está asociada al tamaño de la celda utilizada para el promediado espacial de la reflectancia satelital. El desempeño de ambos modelos supera el de la mejor persistencia inteligente, demostrando que se trata una técnica útil para la predicción de irradiación solar en la región.