Implementación de métodos de predicción de radiación solar para una zona particular de la geografía colombiana

En el presente trabajo se comparan dos técnicas de predicción implementadas para pronosticar valores de radiación solar incidente en el municipio de El Paso, ubicado en el departamento del Cesar – Colombia. Las técnicas seleccionadas presentan una naturaleza distinta entre ellas. Por una parte, se e...

Full description

Autores:
Clavijo Galvis, Fabián Steven
Pinto Pérez, Camilo Alberto
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29465
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/29465
Palabra clave:
Radiación
Predicción
Arima
Redes
Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas
Radiación solar - El Paso (César, Colombia)
Redes neurales (Informática) - El Paso (César, Colombia)
Energía solar - El Paso (César, Colombia)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - El Paso (César, Colombia)
Modelos ARIMA
Radiation
Prediction
Arima
networks
Rights
License
Atribución 2.5 Colombia
Description
Summary:En el presente trabajo se comparan dos técnicas de predicción implementadas para pronosticar valores de radiación solar incidente en el municipio de El Paso, ubicado en el departamento del Cesar – Colombia. Las técnicas seleccionadas presentan una naturaleza distinta entre ellas. Por una parte, se encuentra la técnica de análisis estadístico tradicional y por la otra la implementación de un modelo fundamentado en el Machine Learning. El modelo ARIMA (acrónimo del inglés autoregressive integrated moving average, en español, modelo autorregresivo integrado de media móvil) se escoge como representante de la vertiente estadística por ser el más completo debido a que combina las componentes autorregresivas (AR), integrada (I) y de media móvil (MA); teniendo en cuenta la base de datos de la zona de estudio se obtuvo un modelo ARMA (acrónimo del inglés autoregressive moving average model, en español, modelo de media móvil autorregresiva) debido a que no hubo necesidad de aplicar la componente integrada para el tratamiento de los datos . El modelo implementado de Machine Learning para la predicción de radiación solar es el de Redes Neuronales, debido a las grandes virtudes con las que cuenta siendo esta una herramienta adecuada para la solución de problemas de esta índole.