Estimativa da fração transmitida da irradiação difusa horária por meio de modelo estátistico e rede neural do tipo regressão generalizada (GRNN)
É proposto no trabalho dois modelos de estimativas para fração transmitida da irradiação difusa (K<sub>d</sub>) em função da transmissividade da irradiação global (K<sub>t</sub>) na partição horária: estatístico e a técnica de Redes Neurais Artificias do tipo Regressão Genera...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Articulo |
| Lenguaje: | Portugués |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140806 http://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1289 |
| Aporte de: |
| Sumario: | É proposto no trabalho dois modelos de estimativas para fração transmitida da irradiação difusa (K<sub>d</sub>) em função da transmissividade da irradiação global (K<sub>t</sub>) na partição horária: estatístico e a técnica de Redes Neurais Artificias do tipo Regressão Generalizada (GRNN). O primeiro, usando somente K<sub>t</sub> como referência e o segundo, uma combinação de seis variáveis astronômicas e meteorológicas. A base dos dados, medida no período de 2000 a 2006, foi utilizada para a obtenção da equação estatística e no treinamento da rede GRNN nas combinações propostas. Na validação dos modelos, foram utilizadas duas bases de dados da irradiação solar difusa, denominadas de anos típico (AT) e atípico (AAT), ambas obtidas a partir da base de dados total de anos. A equação de estimativa foi obtida por regressão polinomial de 4° ordem com coeficiente de correlação r = 0,90. Na comparação entre a estimativa e a medida do modelo estatístico, obteve-se os indicativos estatísticos das duas condições de validação: r<sub>AT</sub>=0.90 e r<sub>AAT</sub>=0.89 ; rRMSE<sub>AT</sub> = 30.55% e rRMSE<sub>AAT</sub> = 27.97%, respectivamente. O desempenho da rede GRNN foi melhor nas combinações 2 a 6 em função da entrada de cada variável astronômica e meteorológica, obtendo-se os indicativos estatísticos r<sub>AT</sub>=0.92 e r<sub>AAT</sub>=0.91; rRMSE<sub>AT</sub> = 28.04% e rRMSE<sub>AAT</sub> = 26.00% para combinação 2, até os valores de r<sub>AT</sub>=0.99 e r<sub>AAT</sub>=0.99; rRMSE<sub>AT</sub> = 7.85% e rRMSE<sub>AAT</sub> = 8.21% para combinação 6, nas duas condições de validação, respectivamente. A comparação dos indicativos estatísticos mostram que a rede GRNN a partir da combinação 2 que tem K<sub>t</sub> e a irradiação de topo (H₀) como entrada, possui melhor desempenho que o modelo estatistico em estimar K<sub>d</sub>. |
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