Análisis y estimación de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta usando métodos de estadística inferencial y técnicas de inteligencia artificial

Debido al rápido incremento en la demanda de electricidad y la disminución de los recursos energéticos provenientes de fuentes no renovables, las personas han comenzado a considerar la idea de consumir energía eléctrica a partir de recursos renovables. La energía solar fotovoltaica es la fuente dominante de las energías renovables y, por lo tanto, la radiación solar que incide en un territorio es un factor muy importante para dimensionar la producción energética. En esta investigación, se presenta un análisis estadístico de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta, Norte de Santander, Colombia; con el objetivo de brindar una descripción detallada de su variabilidad entre los años 2005 y 2015, y se emplea un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para estimar la radiación solar global. Los datos históricos de la base de datos del IDEAM con variables de entrada tales como (temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa y hora de medición) y de salida (radiación solar global solar) fueron usados para el entrenamiento y chequeo de la red. El modelo presenta un R2=0.911 y un RMSE= 124,23Wh/m2, evidenciando que presenta una precisión significativamente buena para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado.

• Autores: Bastos Guerrero, Diana Carolina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Francisco de Paula Santander
• Repositorio: Repositorio Digital UFPS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/4507
• Acceso en línea: http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4507
• Palabra clave: Radiación solar; Inteligencia artificial
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)