Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos
Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particul...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/69922 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido. |
|---|