Sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para la estimación de la radiación solar globa

Objetivo:Ajustar un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para la estimación de la radiación solar global en la ciudad de Cúcuta. Metodología: A partir de registros históricos del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) se obtuvieron las variables: temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa, hora de medición y radiación solar global entre los años 2005 y 2015. Usando la herramienta Fuzzy Logic Toolbox de Matlab y los datos del IDEAM se crearon redes ANFIS con diferentes configuraciones. Después de comparar los errores estadísticos, se escogió el modelo ANFIS que permitió minimizar el error cuadrático medio (RMSE). Resultados: Los errores estadísticos del modelo son: R2 = 0.9115, RMSE = 124,23 Wh/m2 y MAPE = 27,8 %, evidenciando una alta precisión para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado. Conclusiones: La red ANFIS propuesta es un modelo basado en inteligencia artificial con precisión suficiente para ser usado en el diseño de sistemas fotovoltaicos en la región, que no cuenta con una amplia red de piranómetros para medir el recurso solar.

• Autores: Bastos Guerrero, Diana; Illera, Mario Joaquin; Sepúlveda, Sergio
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Francisco de Paula Santander
• Repositorio: Repositorio Digital UFPS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/942
• Acceso en línea: http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/942; https://doi.org/10.17081/invinno.9.1.4112
• Palabra clave: ANFIS; modelo de estimación indirecto; radiación solar global; indirect estimation mode; global solar radiation
• Rights: openAccess
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