Dissertação
Desenvolvimento de um modelo para a estimação da carga de radiação solar com base em variáveis climáticas
Autor
Silva, Lucas Pereira Verneck da
Institución
Resumen
Data related to solar radiation (SR) incidence in a given region play a crucial role
in the design, modeling, and operation of solar energy conversion systems. Also, this type
of information helps in future energy investment policies governments. It contributes to
numerous other areas of study and several applications, such as creating thermal chimneys,
thermal comfort analysis in buildings, crop growth models, and others. However, these
data are not measured for all regions due to the lack of appropriate equipment for the
measurement of SR in meteorological stations and the costs involved in the activity.
Although different alternative methods for obtaining SR have been proposed and used
in the literature, lately, most research has focused its efforts on exploring and using
machine learning algorithms to address the problem. Following this line, the present work
evaluates applying a linear regression with a regularization factor of type L2 combined with
an expansion strategy of the input data to estimate the intensity of incident daily solar
radiation. The models’ adjustment and evaluation are performed on eight different datasets
containing climatic variables easily accessible by the weather stations. Each set refers to
the other region distributed throughout Burkina Faso, a country located in Sub-Saharan
Africa. For the selection of method parameters, the exhaustive search algorithm was
applied to find the set of hyperparameters that reinforce the models’ predictive capabilities.
The evaluation and comparison between the models are performed according to root mean
square error, mean absolute error, coefficient of determination and variance accounted
for. The results obtained validate the work’s strategy, showing the positive impact on the
model generated by the inclusion of the regularization term. The experiments suggest a
better performance compared to the values found in the literature produced by models
with greater complexity, showing a reduction in the error values up to 50% for some
stations. Dados relacionados à incidência de radiação solar (RS) em uma determinada região
desempenham um papel crucial no projeto, modelagem e na operação de sistemas de
conversão de energia solar. Além disso, este tipo de informação ajuda nas futuras políticas
governamentais de investimento em energia. Contribui para inúmeras outras áreas de
estudo e diversas aplicações, como na criação de chaminés térmicas, análise de conforto
térmico em edifícios, modelos de crescimento de safras, entre outros. Porém, esses dados
não são medidos para todas as regiões devido à falta de equipamentos adequados para a
medição da RS nas estações meteorológicas e também aos custos envolvidos na atividade.
Embora diferentes métodos alternativos para obtenção da RS tenham sido propostos e
utilizados na literatura, ultimamente, a maioria das pesquisas tem focado seus esforços na
exploração e utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver o problema.
Seguindo essa linha, o presente trabalho avalia a aplicação de uma regressão linear com
fator de regularização do tipo L2 combinado com uma estratégia de expansão dos dados
de entrada para estimar a intensidade da radiação solar diária incidente. O ajuste e
avaliação dos modelos são realizados em oito conjuntos de dados diferentes contendo
variáveis climáticas facilmente acessíveis pelas estações meteorológicas. Cada conjunto
refere-se à uma região diferente, distribuídas ao longo do território da Burkina Faso, país
localizado na África subsariana. Para a seleção dos parâmetros do método, o algoritmo de
busca exaustiva foi aplicado para encontrar o conjunto de hiperparâmetros que reforçam
as capacidades preditivas dos modelos. A avaliação e comparação entre os modelos são
realizadas de acordo com a raiz quadrada do erro-médio, erro médio absoluto, coeficiente
de determinação e a variação contabilizada. Os resultados obtidos validam a estratégia
adotada pelo trabalho, evidenciando o impacto positivo no modelo gerado pela inclusão
do termo de regularização. Os experimentos sugerem um melhor desempenho em relação
aos valores encontrados na literatura produzidos por modelos de maior complexidade,
apresentando redução nos valores de erro em até 50% para algumas estações. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
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